인공지능

딥러닝

  • 80종 알고리즘 완전 정복

    정석부터 최신 알고리즘까지
    현존하는 알고리즘 총 집합!

  • 실용적이고 방대한 실습

    자주 쓰는 15개
    알고리즘 구현 + 심화 프로젝트 3회 진행

  • 딥러너를 위한 특별 혜택

    코드 템플릿 약 100여 종 + 딥러닝 필수 논문 번역본 + 현직자 인사이트까지 전부 제공

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텐서플로우, 파이토치, 케라스 프레임워크 기초+80종 알고리즘+방대한 실습까지!
이제, 최신 지식과 실전 응용력을 모두 갖춘 딥러너로 거듭날 차례입니다.

🤔 딥러닝/인공지능이 가져온 변화?

  • 2021년을 강타할 신인 아이돌, AI.
    Object Detection
  • SNS 유명 인플루언서의 비밀.
    GAN
  • 나보다 날 더 잘 아는 넷플릭스.
    RNN for Recommendation
  • 4K로 재탄생한 100여년 전 영화.
    ESRGAN
  • 악필이어도 괜찮아. 다 알아봐줄게.
    MNIST
  • 자율주행의 시대를 열다.
    Object Detection
  • 인공지능 고흐가 그리는 새로운 그림.
    Neural Style

딥러닝 정의
딥러닝 공부순서
딥러닝 강의

여러분의 고민과 걱정, 단 하나의 강의로 끝내드립니다.

격이 다른 이 모든 혜택을
강의 하나에 모아서 평생 소장

딥러닝 배우기

강의 미리 엿보기👀

딥러닝 대표 프레임워크 3종 올 커버

전 세계에서 가장 많이 쓰이는 프레임워크 3종,
이론과 실습 모두 학습합니다.

TensorFlow 2.0

파이썬을 기반으로 하는 최고의 유연성과 스피드를 제공하는 텐서플로우

PyTorch

파이썬을 기반으로 하는 최고의 유연성과 스피드를 제공하는 파이토치

Keras

사용자 친화적이고 확장성이 좋으며 빠르게 결과물을 구현할 수 있는 케라스

현존하는 강의 중 최다!
80종 알고리즘을 한 번에

Regularization, Optimization부터 CNN, GAN 등 트렌디한 알고리즘까지
모든 딥러닝 적용 분야를 아우를 수 있는 알고리즘, 전부 배울 수 있습니다.

딥러닝 알고리즘
딥러닝 기초

※ 전체 알고리즘 리스트는 아래 커리큘럼을 참고해주세요

열심히 배운 이론을 체화하는 15개 주요 알고리즘 구현 실습!
※ 실습은 텐서플로우와 파이토치를 활용합니다.

딥러닝 구현
딥러닝 원리

현업 활용도 200%, 그 이상을 자랑하는
3개 분야의 실전 프로젝트

현직자 의견 적극 반영! 업계에서 선호하는
Data augmentation 중심 프로젝트로 포폴과 실력 모두 가져가세요.

실습 1. 이미지 처리
실습 2. 영상 처리
실습 3. 자연어 처리

*본 이미지는 예시로 실제 실습과는 다를 수 있습니다.

💻 프로젝트 내용 자세히 보기

🚨실습이 매우 중요한 딥러닝 분야🚨
여기서 끝나면 감히 초격차라 할 수 없죠!

N사 AI 연구원이 엄선한
코드 템플릿 100종+오픈소스 모음집 제공

기초부터 심화까지 다양한 난이도로 구성된 코드로 추가 실습하여
어떤 Raw Data를 만나도 두렵지 않은 응용력을 갖춰보세요.

딥러닝 코드

↓코드 템플릿은 이렇게 제공돼요↓

딥러닝 오픈소스
딥러닝 오픈소스 코드

↓이렇게나 많이 드린답니다↓

딥러닝 github

*본 자료는 엑셀 파일로 제공되며 온라인 강의장 내 강의자료 탭에서 다운로드 가능합니다.

파이썬 기초

걱정하지 마세요! 입문자/비전공자를 위한
파이썬&수학 강의가 포함되어 있으니까요!

딥러닝 수학

딥러닝 공부에서 뺄 수 없는 논문 리뷰,
패캠이 필요한 것들만 큐레이션 해드릴게요.

딥러너 필독서인 AI 4대천왕 논문부터 최신 논문까지 50여 개에 달하는 논문에
현직자/연구원의 논문 해설 자료집을 더하여 제공해드립니다.
이제 논문 찾거나, 번역하는 데 시간 쓰지 마세요!

📂 AI 4대천왕의 레전드 논문
- A practical guide to training restricted boltzmann machines (2010), G. Hinton
- Reducing the dimensionality of data with neural networks, G. Hinton and R. Salakhutdinov
- Gradient-based learning applied to document recognition (1998), Y. LeCun et al
...

📂 이건 읽어야해! 딥러너 필독 논문
- Learning to learn by gradient descent by gradient descent (2016), M. Andrychowicz et al
- Eie: Efficient inference engine on compressed deep neural network (2016), S. Han et al
...

딥러닝 커리어 가이드를 잡아줄
현직자 인사이트 제공

검색해도 알기 어려웠던 딥러닝 진로에 대한 명확한 해답,
이 강의에서 얻어갈 수 있습니다.

Q. 딥러닝 분야로 취업하려면 무엇을 준비해야 하나요?
Q. 인공지능 산업의 발전 가능성과 미래는 어떻게 전망되나요?
Q. 이론을 현업에 적용하면서 생긴 괴리는 없나요?
Q. 데이터 분석/사이언스, 엔지니어링의 차이는 무엇인가요?
Q. 국내 기업에서 데이터 사이언스 분야의 대우는 어떤가요?
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.
강의에서 답을 확인해보세요!

*본 자료는 PDF 형태로 제공되며 온라인 강의장 내 강의자료 탭에서 다운로드 가능합니다.

수강생들의 생생한 후기

다른 후배들이나 동료들에게도
적극 추천해주고 싶은 강의

파이썬에 대해 꽤 깊게 설명해주어서, 강의를 들으면서 학습하는 느낌을 많이 받았습니다. AI 개발자를 막연하게 꿈꾸는 다른 후배들이나 동료들에게도 적극 추천해주고 싶은 강의입니다.

생소한 분야의 학습을 할 때
도움이 되는 패스트 캠퍼스

기존에 클래스에 대해서 이해도가 부족했는데, 이번강의를 들으면서 클래스에 대한 이해도가 높아져서 개인적으로 만족스럽습니다. Part.3에서 배운 인공지능/딥러닝의 이해는 Background를 키우기에 좋은 강의입니다.

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딥러닝/인공지능 강의의 기준을 재 정의하는
초특급 갓성비 끝판왕!

딥러닝

강의 목표.

인공지능과 딥러닝의 기초를 이해하고 실무에 필요한 이론을 학습합니다.

데이터가 주어졌을 때 그에 알맞은 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

딥러닝 최신 트렌드와 모델을 학습합니다.

텐서플로우, 파이토치, 케라스 프레임워크를 적재적소에 활용할 수 있습니다.

수강 대상.

• 관련 분야로 진로를 희망하는 취준생
• 딥러닝에 관심을 갖고 전반적인 내용을 배우고 싶은 분
• 딥러닝 최신 트렌드에 대한 지식이 필요한 개발자 및 대학/대학원생
• 다양한 알고리즘 구현/실습이 필요한 딥러너
• 딥러닝 분야로 work scope을 넓히고 싶은 직장인
• 텐서플로우, 파이토치, 케라스 프레임워크를 능숙하게 사용하고 싶으신 분

강사 소개.

박중배 님

현) Riiid! AI Researcher
전) Humelo Co-founder
전) 카이스트 뇌기계지능연구 석사, 박사과정

정연준 님

현) VUNO AI Researcher
현) Keras Korea 운영진
전) SELVAS AI Developer
전) 서울창업허브 Global AI Boot Camp 강사

변영효 님

현) Amazon Robotics Software Development Engineer
전) Amazon Software Development Engineer

이진원 님

서울대학교 전기공학부 학부 및 석사 졸업 (딥러닝 영상처리 전공)
전) 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 Main Creator
전) 제스처 인식 및 의료 영상 관련 프로젝트 진행
전) 개발자 대상 딥러닝 교육 다수 진행

신경식 님

현) [Youtube] Shin’s Lab 운영(신호처리, 수학, 머신러닝, 딥러닝 강의)
전) 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝 레슨
[커텍츠 재단] 커텍츠 마스터
[광운대학교] 파이썬 및 영상처리 강의

커리큘럼.

아래의 모든 강의를 올인원 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!
- 본 강의는 흐름의 완성도를 위해 아래 강의 일부를 발췌하였습니다.
*딥러닝/인공지능 올인원 패키지 Part1 분량이 본 강의의 Part1 에서 부록으로 제공됩니다.

Part1. 데이터 사이언스 기초(파이썬) - 변영효 강사님

Part2. 데이터 사이언스 필수 수학 - 신경식 강사님

Part3. 딥러닝/인공지능의 이해 - 이진원 강사님

Part4. 딥러닝 대표 3대장 프레임워크 기초 - 이진원 강사님

Part5. 딥러닝 기초 알고리즘 및 최신 트렌드 알고리즘 - 박중배 강사님

Part6. 딥러닝 실전 프로젝트 - 정연준 강사님

Part7. 부록 - 신경식 강사님

Part8. GNN - 박중배 강사님

  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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