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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

(5.0) 수강평 13개

수강생 355명

딥러닝PyTorchCNNKaggle컴퓨터 비전

초급자를 위해 준비한
[컴퓨터 비전, CNN] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 딥러닝, CNN을 이루는 핵심 기술 요소 및 주요 모델 이해

  • Pytorch를 활용한 모델 구축 및 학습 과정의 이해

  • CNN을 활용한 이미지 분류와 성능 최적화 기법

  • Pretrained 모델과 Fine Tuning을 활용한 성능 개선

  • 다양한 이미지 Augmentation 기법과 이를 활용한 모델 성능 향상 기법

  • 이미지 전처리, 데이터 가공, 모델 생성, 최적 성능 개선, 성능 평가 등 실무 딥러닝 개발 워크플로우

main_

✅
이미 검증받은 강의. Pytorch로 리뉴얼

수강생 2천+a명, 평점 5.0의 평가를 받은 딥러닝 CNN 완벽가이드(TFKeras)가
한층 더 강화된 실습과 최신 트렌드를 담아 Pytorch 버전으로 돌아왔습니다.

✅
40시간, 320p분량의 깊은 이해

CNN의 기본 원리와, 주요 모델, 성능 최적화 기법을 체계적으로 학습합니다. 이를 통해 CNN을 깊이 이해하고 스스로 모델을 최적화 해보는 실력을 갖출 수 있습니다.

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딥러닝 실무 워크플로우를 경험

이미지 전처리부터 모델 생성, 성능 개선, 파인튜닝, 평가까지! 딥러닝 개발 프로세스를 따라가며 실전 경험을 쌓을 수 있습니다.

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Pytorch를 깊게 파고드는 강의

PyTorch의 주요 개념을 명확히 이해하고, 다양한 실습을 통해 모델 구축부터 최적화까지 자유자재로 활용할 수 있습니다.

다양한 산업에서 핵심 기술로
자리잡은 Computer Vision

자율주행, 스마트 시티, 의료 영상 진단, AR/VR 등 첨단 기술 분야에서 빠르게 확산되고 있는 컴퓨터 비전.
딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술은 산업 자동화와 기술 혁신을 가속화하고 있으며, 앞으로도 지속적인 수요와 커리어 기회를 만들어갈 분야입니다.

sub

테슬라는 카메라 기반의 자율주행 시스템을 구축하며 기존 센서 중심의 접근 방식을 혁신하고 있습니다. BMW는 AI 기반의 Vision 시스템을 스마트 공장(Smart Factory)에 도입하며 제조 공정을 자동화하고 있습니다. 또한, Amazon은 Computer Vision 기술이 적용된 물류 로봇을 활용하여 물류 처리 속도를 40% 이상 향상시키고 있습니다.

컴퓨터 비전의 기본이자 핵심, CNN

CNN(Convolutional Neural Network)이 컴퓨터 비전에서 기본이자 핵심인 이유는, 다른 모델과 비교해도 이미지 처리에 최적화된 구조와 실제 상용화 모델들의 기반이 되는 강력한 성능을 제공하기 때문입니다.

CNN의 특징

✅ 이미지의 특징을 가장 잘 찾아내는 모델

✅ YOLO, Mask R-CNN, ResNet 등 많은 상용화 모델의 핵심 베이스

✅ 전이 학습을 통해 적은 데이터로도 높은 성능을 확보, 실무에 빠르게 적용 가능

오늘날 컴퓨터 비전 기술이 빠르게 발전하고 있는 만큼, 실무에서 바로 활용할 수 있는 CNN 모델을 정확히 이해하고 활용하는 것은 필수입니다. 이 강의에서는 PyTorch 기반으로 CNN의 원리부터 실습까지 단계적으로 학습하여, 실무 프로젝트에서도 바로 적용할 수 있는 실전 역량을 쌓을 수 있습니다.

이 강의의 특징

딥러닝과 CNN을 이루는 핵심 기술을 깊이있게

딥러닝과 CNN의 핵심 기반 지식을 깊이 있는 이론과 실습을 통해 여러분의 머리 속에 인스톨시켜 드립니다.

Pytorch 프레임워크 완벽 이해

Pytorch를 구성하는 핵심 Framework에 대한 상세한 설명과 실습을 통해 여러분이 Pytorch를 자유자재로 활용하여 CNN 애플리케이션을 구현할 수 있도록 도와드립니다.

이미지 분류 모델 실습으로 실전 능력 강화

다양한 데이터셋과 실전 문제를 통해 CNN 이미지 분류 모델을 자유롭게 구현하고, Augmentation, Learning Rate 최적화, EfficientNet 활용 등 최신 성능 튜닝 기법을 익힐 수 있습니다.

핵심 CNN 모델을 소스 코드 레벨로 상세하게

CNN을 이미지 분류 모델을 넘어 더욱 확장된 Application에 사용하려면 Modern CNN 모델의 발전 과정과 핵심 기술을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet(Inception), ResNet 등 주요 CNN 모델의 아키텍처와 특성, 그리고 이들의 구현 방식을 소스 코드 레벨에서 상세히 설명해 드립니다.

이런 내용을 배워요

딥러닝을 이루는 Fundamental 기반 지식

직접 구현하며 배우는 경사하강법부터, 오차 역전파, 활성화 함수, Loss 함수, Optimizer까지, 딥러닝의 기반 지식을 탄탄하게 익힐 수 있도록 다양한 자료와 실습코드, 상세한 설명으로 구성하였습니다.

그림1

Pytorch Framework의 상세한 이해

Tensor 다루기부터, nn.Module, 서브모듈, Layer, 모듈화, Train Loop까지 Pytorch의 네트웍 모델 구성을 위한 핵심 요소들을 차근차근, 자세한 설명과 실습을 통해 쉽게 이해 할 수 있습니다.

forward

CNN의 기초부터, Advanced한 모델 성능 향상 기법까지

다양한 시각 자료와 실습으로 CNN의 주요 구성 요소들을 쉽게 이해할 수 있도록 만들어 드리며, 보다 Advanced한 성능 향상 기법들까지 자연스럽게 이해 하실 수 있도록 강의를 구성하였습니다.

cnn_filter

Dataset과 DataLoader의 상세 동작 메커니즘

Dataset을 구성하고, DataLoader를 호출하는 기본 사용법을 넘어서 Dataset과 DataLoader의 주요 파라미터와 상호 작용 메커니즘에 대해서 상세히 설명 드립니다.

dataloader

Pretrained 모델의 활용과 Fine Tuning 이해

torchvision과 timm을 기반의 Pretrained 모델을 활용하여 Custom 모델 및 Fine Tuning을 구성할 수 있도록

timm_vision

직접 구현하며 배우는 다양한 유틸리티 기능

Model Checkpoint와 Early Stopping 기능을 직접 구현하면서 체득해보며, Torchmetrics를 사용하여 다양한 평가지표를 적용하는 방법을 알려 드립니다.

torchmetrics

다양한 Augmentation 기법과 이를 활용한 모델 성능 향상 방안

torchvision transform, Albumentations 등의 라이브러리 사용법부터 다양한 Augmentation 기법과 CutMix 적용을 실습을 통해 알려 드리며, Augmentation 적용을 통한 모델 성능 향상 방법에 대해서도 말씀드립니다.

augmentation3

직접 구현하며 익히는 모던 CNN 모델

AlexNet, VGGNet, GoogLeNet(Inception), ResNet등 중요 핵심 CNN 모델의 아키텍처와 특성, 그리고 이들 모델들의 구현을 소스코드 레벨로 상세히 설명드립니다. 또한 EfficientNet V1, V2에 대해서도 쉬운 이론 설명으로 모델 이해를 도와 드립니다.

resnet

난이도 있는 종합 실습 문제를 해결하며 성장하는 차별화된 실전 능력

종합 실습 문제를 통해 이전까지 다루었던 최신 CNN 모델들과 다양한 모델 최적화 방법들을 적용해 보면서 전문가 수준의 차별화된 실전 능력을 갖추실 수 있습니다.

종합실습

수강 전 참고 사항

실습 환경 💾

실습 환경은 Kaggle에서 제공하는 notebook 커널로 수행합니다. Kaggle에 가입 하신 후 Code 메뉴를 선택하시면 Colab과 유사한 Jupyter Notebook 환경 기반에서 P100 GPU를 1주일에 30시간 무료로 사용하실 수 있습니다.

kaggle_03

320 페이지 분량의 강의 교재도 함께 제공됩니다.

교재

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝과 CNN에 대한 역량을 크게 향상 시키고 싶은 분

  • 자신있게 파이토치(Pytorch) 활용 능력을 끌어올리고 싶으신 분

  • 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 이미지 분류 모델을 활용하고자 하시는 분

  • Kaggle이나 데이콘의 이미지 분류 경진대회를 준비하시는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 머신러닝 완벽 가이드의 전반부 처음부터 섹션 4장 평가(Evaluation)까지 기초 이해

안녕하세요
권 철민입니다.

25,221

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수강생

1,202

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수강평

3,924

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답변

4.9

점

강의 평점

13

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강의

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

커리큘럼

전체

217개 ∙ (41시간 33분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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13개

5.0

13개의 수강평

  • dongun9268님의 프로필 이미지
    dongun9268

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    수정됨

    5

    52% 수강 후 작성

    현재 섹션9까지 들었는데 최고의 강의인 것 같습니다. 혹시 object detection 같은 advanced 강의는 언제쯤 올라올 예정인가요?

    • 권 철민
      지식공유자

      오, 칭찬 넘 감사드립니다. 후속 강의는 올해 가을 되기 전에 완료할 생각입니다.

  • leon.park님의 프로필 이미지
    leon.park

    수강평 4

    ∙

    평균 평점 4.5

    수정됨

    5

    35% 수강 후 작성

    쉽고 친절히 설명해주셔서 도움이 많이 되고 있습니다.

    • 권 철민
      지식공유자

      도움이 되었다니, 저도 기쁩니다. 좋은 수강평 감사드립니다 ^^

  • ebnt00님의 프로필 이미지
    ebnt00

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    31% 수강 후 작성

    • 김한솔님의 프로필 이미지
      김한솔

      수강평 3

      ∙

      평균 평점 5.0

      5

      30% 수강 후 작성

      항상 좋은 강의 감사합니다

      • wuhyun Lim님의 프로필 이미지
        wuhyun Lim

        수강평 1

        ∙

        평균 평점 5.0

        5

        24% 수강 후 작성

        CNN 및 딥러닝 입문하기에 최고의 강의인 것 같습니다. Transformer 관련 강의도 만들어주시면 감사하겠습니다 :)

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        [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

        권 철민

        이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

        초급

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        Python, 머신러닝, 통계

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        카프카 완벽 가이드 - 코어편

        권 철민

        카프카(Kafka)의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 심화 수준의 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

        중급이상

        중급이상

        Kafka, 데이터 엔지니어링

        캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기강의 썸네일

        캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기

        권 철민

        본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

        중급이상

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        머신러닝, Kaggle

        카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편강의 썸네일

        카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편

        권 철민

        카프카 커넥트(Kafka Connect)에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 상세한 실습을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 기반의 데이터 연동 및 데이터 파이프라인 구축 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다.

        중급이상

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        Kafka, 데이터 엔지니어링

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        FastAPI 완벽 가이드

        권 철민

        본 강의는 FastAPI의 핵심 기능과 함께, 웹서비스 개발의 전 과정을 익힐 수 있도록 구성 하였습니다. 본 강의를 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 FastAPI 전문 개발자로 발돋움 시켜 드릴 것입니다.

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        Python, FastAPI, SQL

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        데이터 분석 SQL Fundamentals

        권 철민

        SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

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        SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

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        오라클 성능 분석과 인스턴스 튜닝 핵심 가이드

        권 철민

        오라클 DB 아키텍처의 내부 메커니즘을 이해하고 성능 튜닝과 성능 분석 전문가로 성장할 수 있는 핵심 가이드를 제공합니다.

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        Oracle, DBMS/RDBMS

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        스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

        권 철민

        스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

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        Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

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        카프카 완벽 가이드 - ksqlDB

        권 철민

        본 강의는 ksqlDB의 활용과 핵심 메커니즘을 다양한 실습을 통해 익힐 수 있게 구성되어 있습니다. 강의를 마치고 나면 여러분은 Kafka(카프카) 기반의 실시간 Streaming 데이터 분석 시스템을 쉽고 빠르게 구축하실 수 있게 됩니다.

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        Kafka, ksqlDB, 데이터 엔지니어링

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        [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

        권 철민

        본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

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        머신러닝, Tensorflow, Python

        딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전강의 썸네일

        딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

        권 철민

        딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

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        초급

        딥러닝, CNN, Tensorflow

        다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석강의 썸네일

        다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

        권 철민

        다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

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        SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

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        강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

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        OpenCV + WebApp (얼굴 눈 검출 웹앱만들기)

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        AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

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        IONIC, 머신러닝, 딥러닝

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        코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

        주식회사한시경

        코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

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        딥러닝, 인공지능(AI)

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        보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

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        [AI 기초] AI Research Engineer를 위한 CNN 이해하기

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        CNN을 공부 했는데도 잘 모르시겠다구요? CNN의 기본 동작 원리를 핵심 부분만 간결하게 알려 드리겠습니다.

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        컴퓨터 비전, Python, PyTorch

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        권 철민

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        딥러닝, 기초부터 컴퓨터 비전 전문가로 성장하기 - Pytorch 버전

        권 철민

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