딥러닝GAN

초격차 패키지 Online.

모델구현으로 끝내는
GAN 완전 정복

  • GAN의 모든 것을
    한번에 다 담은 강의

    GAN 생성모델의 A to Z 한번에!
    기초부터 실습까지, GAN에 대한 모든 것을
    이 강의 하나로 끝낼 수 있습니다.

  • 진짜 실전을 알려주는
    GAN 딥러닝 학습 커리큘럼

    모델링 학습부터 성공적인 결과물을
    낼 수 있는 노하우를 GAN 최신 모델들을 활용한 실습으로 학습할 수 있습니다.

  • GAN 핵심 모델부터,
    최신 모델까지

    기본 모델인 GAN, LSGAN, DCGAN부터 최신 모델인 StyleGAN, BigGAN, PROGAN 등 다양한 GAN 모델들을 배워볼 수 있습니다.

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미래의 인공지능을 이끌어갈 비지도학습
그리고, 그 중심에 있는 GAN 생성모델

어떤 산업이나 분야를 막론하고 가장 각광받고 있는 기술인

GAN, 도대체 무엇이길래?

사전학습이 완료된 스타일 GAN 모델에 고품질 이미지
얼굴 데이터 셋을 입력하여 웹툰 캐릭터 이미지 생성

Spectrogram 데이터를 2D 이미지로 보고 GAN 모델을 활용하여 음악 스타일을 변환해 새로운 음원 생성

Spectrogram 데이터를 2D 이미지로 보고 GAN 모델을 활용하여 음악 스타일을 변환해 새로운 음원 생성

GAN
(Generative Adversarial Network)

A를 A*로 만들 때, A*가 가짜라는 것을 구별 못할 때까지 훈련 시키는 모델로
기법이 다양하고 훈련이 까다롭고, 데이터 사용뿐만 아니라 직접 생성까지 하는 기술입니다.
사람 얼굴 부터,각 산업별 다양한 모델을 활용할 수 있는 현재 가장 주목받고 있는 기법입니다.

GAN 여러가지 모델을 학습해야 하는 이유?

기존 지도 학습의 한계로 인해 후속 모델이 지속적으로 등장하고 있습니다.

데이터를 직접 생산하는 비지도학습의 선두주자로 머신러닝 최신 기술 중 하나입니다.

글로벌 기업부터 국내까지 다양한 산업 내 수요가 점점 증가하고 있습니다

그래서 준비했습니다!

GAN 의 모든 것, 이 강의로 끝내드립니다.
GAN 완전 정복 강의만의 특별한 Point 5가지

생성모델

Point 1

핵심 모델부터 최신 모델까지
35가지 GAN 생성모델 마스터!

꾸준히 등장하고 있는 GAN 생성모델의 후속 모델 가장 기본이 되는 Vanilla GAN 부터
High-resolution, Stablize, Image-to-image, 3D-Aware, Text-driven 까지
30가지가 넘는 GAN 모델의 모든 것을 담고 있습니다.

생성모델 강의

Point 2

다양한 주제별로 기본 + 응용을 한번에
핵심만, 콕콕 짚었습니다.

어떤 모델과 기술을 공부하고 배워야할지 모르겠고,
원하는 GAN 생성모델 강의를 못찾고 있었다면 주제, 모델 별로 배우고 싶은 파트만 선택하여
GAN 전문가로 업그레이드하세요

Point 3

직접 하면서 익히는
GAN 모델 실습으로 꽉 채운 강의

MNIST, CIFAR10 같은 간단한 데이터부터 사람 얼굴, 동물 얼굴, 초상화, 꽃, 자동차, 교회 등
다양한 데이터 셋과 데이터 셋으로부터 학습된 모델들을 직접 다루게 됩니다.

다양한 GAN 모델의 개념을 배운 후
10시간이 넘는 강의 실습을 통해 진짜 실전을 익혀보세요.

Part 1.  고화질 이미지 생성


Part 2.  특정 조건에 따른 데이터 생성


Part 3.  이미지 도메인 따른 GAN 활용


Part 4.  텍스트 기반 이미지 조작 & 3D에 관한 GAN


Part 5.  음성 및 비디오 분야에서의 GAN의 활용

Point 4

더욱 더 풍성해진 학습자료,
생성모델 코드 20종 + 프리트레이닝 템플릿 제공

GAN 전문 연구원이 엄선하여 기초부터 응용까지 다양한 데이터를 기반으로 한 실습을 위해
생성모델 코드와 실무 활용이 가능한 프리트레이닝 모음집을 제공해드립니다.

생성모델 코드
생성모델 템플릿
생성모델 코드 템플릿

Point 5

GAN 전문 연구원과의
질의응답

강의에 대한 내용과 실습부터 GAN 모델 연구에 대한
다양한 인사이트를 질의응답 채널을 통해 얻어갈 수 있습니다.

GAN

수업 내용부터 실습까지 잘 모르는 내용이 있으면 Slack 질의응답 채널에 자유롭게 질문하세요.
(교육 내용 범주 안에서 질의응답, 2022년 12월 23일 ~ 2024년 12월 23일까지 운영)


이런분들에게 추천해요

매년 새롭게 등장하는 GAN 모델,
다양한 모델들을 직접 배워보고 구현해볼 수 있는 GAN 완전정복 강의!


  • GAN을 연구하는
    학생 및 석/박사


    GAN 이론이나 사례들은 많이 알려져 있지만,
    이를 직접 활용하고 적용해보는데에
    어려움이 있어 다양한 실습과 사례들을 학습해보고 싶어요.


  • Computer vision /
    시계열분석 학습자


    GAN 이론이나 사례들은 많이 알려져 있지만,
    이를 직접 활용하고 적용해보는데에
    어려움이 있어 다양한 실습과 사례들을 학습해보고 싶어요.


  • 다양한 GAN 모델 학습이
    필요한 현업자


    실무에서 활용하는 GAN 모델 뿐만
    아니라 최신의 다양한 GAN 모델들을
    배워보고 싶어요.

커리큘럼

진짜 실전을 알려주는 GAN 학습 커리큘럼을 확인하세요.
기본적인 GAN 을 포함한 35가지 다양한 모델의 개념부터 현업에서 활용하는 실습까지 체계적으로 배워가세요.

Part 1. Introduction to Generative Models and GANs

Part 2. Generative Adversairal Network

Part 3. Advancements in GANs

Part4. Controllable Generation and GAN Latent Space

Part 5. GAN applications - Image 1 : Image-to-Image

Part 6. GAN applications - Image 2: Text-driven Generation & Translation, 3D and Others

Part 7. GAN applications - Audio, Video and Others

  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!



Bradley Kim 강사님

이력
현) 국내 TOP 연구중심대학 박사과정 - 컴퓨터비전 분야 연구
프로젝트 경력
NVIDIA AI 헬스케어 해커톤 수상
CVPR, NeurlPS, Nature communication 등
Top 머신러닝 학회 및 저널 CV 논문 발표,게재

Question 1.

필요한 선수지식이
있을까요?
- 확률, 통계 및 선형대수
- 머신러닝 & 딥러닝 기초
- Python 기초
- Pytorch 기본 문법 및 활용

Question 2.

필요한 실습환경이
어떻게 되나요?
- 대부분의 실습은 구글의 클라우드 기반 개발환경 Colab을 이용해 이루어집니다.
- 실습의 내용들을 Local 환경에서도 구현해보고 싶다면 주피터 노트북 파일을 다운받아 실행해 볼 수 있으며, Python, Anaconda, Cuda, PyTorch 등의
환경을 구축해 놓는 것을 추천드립니다.
(Python 3.8, Anaconda 4.10, PyTorch 1.10, CUDA 11.1)
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이 강의도 추천해요.
데이터분석가

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