
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
AISchool
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
U-Net 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.
딥러닝 논문 읽는 법
딥러닝 논문 구현하는 법
U-Net 모델 구조에 대한 디테일한 이해
Semantic Image Segmentation 문제영역에 대한 배경지식
TensorFlow 2.0을 이용한 코드 작성법
딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력!
U-Net 구현과 함께 익혀보세요 😀
많은 기업들에서 딥러닝 연구자를 채용할때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다. U-Net(U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요.
U-Net 논문을 함께 읽으며 U-Net 구조를 완벽하게 파악한 뒤✍️,
TensorFlow 2.0을 이용해서 U-Net을 직접 구현해봅시다.👨🏻💻
U-Net 논문(U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)을 같이 읽고, U-Net 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다. 또한 구현한 U-Net 모델을 이용한 의료영상(ISBI-2012) Segmentation 모델을 만들어 봅니다.
👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.
딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.
Q. 딥러닝 논문 구현을 경험해보면 무엇이 좋나요?
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝 논문을 읽고 구현하는 능력을 기르고 싶은 분
딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분
인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 사용경험
선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 수강경험
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