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딥러닝 기초부터 NLP, GAN, 강화학습까지

코코

딥러닝
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로드맵 코스

기초부터 다양하게
알아보는 딥러닝! 🤖

인공지능의 큰 축을 이루는 다양한 분야를 두루 살펴보세요!

🧠 딥러닝이란 무엇일까요?

흔히들 우리가 아는 인공지능인 번역기, 음성처리모델(인공지능 스피커), 알파고 등은
모두 딥러닝을 기본 뼈대로 가져가고 있습니다.
최근 4-5년간 이 딥러닝은 급속도로 발전하며 다양한 분야로 파생되었고,
크게 이미지(영상), 자연어처리(텍스트 및 음성), 데이터생성모델(GAN), 강화학습 등으로 나뉘어집니다.

이 로드맵은 딥러닝의 여러 분야에 대해 전반적으로 기초를 다지고,
다양한 태스크에 적용해볼 수 있는 기법에 대해 다루는 강의로 이루어져 있습니다.
딥러닝 기초부터 자연어처리, GAN, 강화학습까지 인공지능의 큰 축을 다루는 분야를 모두 다룹니다.

 

  1   딥러닝 기초
• Neural network 에 대한 지식
• 딥러닝에 대한 기본 지식
• CNN, RNN에 대한 개념
• Pytorch를 활용하여 딥러닝 모델 디자인 하는 법
• CNN(ResNet)을 이용한 cifar10 이미지 분류 모델 구축
• RNN을 활용한 영화리뷰 예측 모델 구축
• Transfer Learning/AutoEncoder/딥러닝 논문리뷰

  2   NLP
• 자연어처리의 기본 개념
• Attention에 대한 개념과 응용
• 최근 NLP에 대한 트렌드
• 딥러닝을 통한 자연어 처리 기법 

  3   GAN
• GAN의 개념과 생성 원리
• DCGAN, LSGAN, CycleGAN
• GAN의 응용 분야와 발전 방향

  4   강화학습
• 강화학습 이론
• Q-Learning부터 Deep Reinforcement Learning까지
• Exploration을 위한 여러 강화학습 기법들

👨‍💻 지식공유자 소개

코코
산업공학과 박사과정
데이터사이언스, 강화학습, 딥러닝 관련 연구 진행중
https://bluediary8.tistory.com

Justin
산업공학과 석사과정
데이터사이언스, 딥러닝 관련 연구 진행중
https://github.com/Justin-A

로드맵 코스

로드맵에 포함된 강의 썸네일
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

33,000

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[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
 딥러닝의 기초가되는 Neural network는 새로운 알고리즘이 아닙니다. 이전부터 존재해왔던 알고리즘이지만, 학습의 특성상 많이 쓰이지 못했죠. 이 기본 neural network부터 시작해서, 왜 딥러닝이 뜨기 시작했고 딥러닝의 특징이 무엇인지, 더나아가 기본 딥러닝모델로 불리우는 convolution neural network, recurrent neural network에 대해서 학습합니다. 

82,500

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[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP
자연어처리(NLP)에 대한 기본 지식을 쌓을 수 있는 내용들을 학습해 봅니다. 자연어처리에 대한 기본지식과 RNN, LSTM을 넘어서 Attention의 개념과 최신 NLP트렌드도 배워봅니다.

55,000

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[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 GAN
데이터를 분류하고 예측하는 것을 넘어서 데이터를생성을 한다는 것은 그때 4-5년전 해도 상상도 할 수 없었습니다. GAN의 등장은, 강화학습(알파고의 기본 원리)과 함께 인공지능에서 뺄래야 뺄 수 없는 분야가 되었습니다. 이 강의는 GAN에 대한 정확한 개념과 학습 원리에 대해 차근차근 설명하고, GAN의 단점과 발전되는 방향에 대해서도 이야기합니다.

49,500

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R로 쉽게 배우는 강화학습
알파고가 나오면서부터 많은 사람들이 관심을 가지기 시작했지만, 내용이 쉽지 않아 공부하기가 어렵습니다. 강화학습을 공부하고 싶었지만 어려워서 시작도 못하신 분을 위해 중요한 부분만 골라 요약해서 알려드립니다. Q-learning부터 DQN 그리고 DQN을 넘어서 강화학습의 주된 문제인 sparse reward problem과 이를 해결 하기 위한 여러 아이디어들을 소개합니다. 짧은 시간안에 강화학습을 전체적으로 공부할 수 있는 좋은 강의가 될 것 입니다. 

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