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딥러닝을 지배하는 자
미래를 지배한다.

딥러닝

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웬만한 기업들은 이미 다 하고 있습니다.
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⭕ 딥러닝 대표 라이브러리 두가지 모두 다!

데이터 툴 설문조사에서 늘 상위를 차치하는 TensorFlow 2.0

코카콜라, 트위터, 인텔 등. 전 세계적으로 유명한 기업들에서 Tensorflow를 사용하여 좋은 성과는 물론 고객에게 더 좋은 경험을 선사했습니다. 업데이트 된 Tensorflow 2.0를 배워 어떻게 내 업무에 적용하면 되는지 집중 학습합니다.

사용자가 늘고 있는 Pytorch

자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용되는 Pytorch는 Python을 위한 오픈소스 머신 러닝 라이브러리입니다. GPU사용이 가능하기 때문에 속도가 상당히 빠르다는 장점이 있습니다. 널리 알려진 Tensorflow에 뒤쳐지지 않는 라이브러리를 함께 학습해보세요.

⭕ 딥러닝에 대한 A to Z

딥러닝 개요부터 최신 트렌드까지 전부다 드립니다.

딥러닝을 기초부터 case study 까지. 이론 - 수식 - 실습 3 STEP 반복 학습을 통한 딥러닝 완벽 입문을 도와드려요.
논문이 끊임없이 쏟아지는 딥러닝 최신 트렌드와 실무 프로젝트, 실무자 인터뷰까지 제공해드립니다.

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⭕ 딥러닝에 필요한 필수 파이썬 부록 제공

난 비전공자인데,, 코딩에 ㅋ도 몰라도 괜찮아요.

딥러닝 공부 시작하고 싶은데 코딩이 발목을 잡을까봐, 파이썬 기초 문법 그냥 부록에 넣어드려요.

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전문가만 할 수 있을 것 같았던 딥러닝-
당신도 단기간에 할 수 있도록 준비했다는 이야기!

학습내용. 예시로 슬쩍 볼까요?

Convolutional Neural Network Study (컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 학습)

RGB, 이미지 처리된 음성 데이터(spectrogram) 등에
주로 활용하는 합성곱 신경망(CNN).
신경망에 필터기술을 병합하여 2차원 영상/이미지를
학습에 최적화시킨 알고리즘 중의 하나입니다.

실습 예시 1. MNIST(숫자를 인식하다)

MNIST Dataset은 손글씨 숫자의 데이터입니다.
본 데이터셋을 Tensorflow 2.0 및 PyTorch,
두 프레임워크를 모두를 활용하여 실습해봅니다.

실습 예시 2. GAN (데이터를 생성하는 GAN)

variation autoencoder부터 gan 까지 다양한
모델을 소개하며 이를 통해서 예술, 이미지, 음악 등
여러분야에 대한 응용 가능성을 살펴봅니다.

예시 봐도 모르겠어~😭걱정마세요!
비전공자도 기초탄탄, 내 손으로 이해하게 도와줄

실무중심 커리큘럼.

1주차. Python For DL
2주차. 인공지능 개요 및 Tensorflow | Pytorch 기초
3주차. Tensorflow & Pytorch 비교
4주차. Tensorflow 로 이미지 분석하기
5주차. 딥러닝의 역사와 신경망 작동원리
6주차. 경사하강법과 역전파
7주차. 딥러닝 핵심 알고리즘, CNN&RNN
8주차. Attention&Tips

필요한 모든 것. 준비 끝-
또 미루지 말고 시작하세요!

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