진짜 왕초보를 위한 딥러닝

이 강의는 딥러닝이란 명칭은 들어는 보았으나, 어떻게 시작해야 할 지 모르는 분들을 대상으로 진행됩니다 : )

19명 이 수강하고 있어요.

김건영

딥러닝 tf.keras multiclass-classification logistic-regression 인공신경망

초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

딥러닝에 대한 간략한 기초 설명
Tensorflow Keras 2.x 사용법

실습 위주로 시작하는
딥러닝 맛보기 🥣

딥러닝이 처음인 분들을 위한 강의 📖

본 강의는 딥러닝 1회차 공부에 필요한 내용 위주로 제작되었습니다. 딥러닝이 무엇인지, 어떤 문제가 딥러닝의 해결 대상인지 알아가는 것이 강의의 테마입니다. Tensorflow Keras 2.x로 딥러닝 모델을 구현하는 것 또한 하나의 테마입니다.

강의는 깊은 이론을 최대한 지양하고, 실습 위주로 진행됩니다. 각 강의는 연결성을 가집니다. A 단계에서 B 단계로 넘어갈 때, A 단계에서 사용했던 아이디어를 살려서 B 단계에 적용합니다.

이런 분들께 추천해요 🙋

딥러닝을 어떻게 시작해야 할지 막막한 분
파이썬을 다뤄봤지만 딥러닝 프레임워크는 생소한 분
Learn-by-doing. 실습을 통해 습득하는 게 많은 분

강의 수강 후 여러분은 ⭐

주어진 문제의 유형을 구분할 수 있습니다.
Tenserflow Keras 2.x을 이용해서 모델링을 할 수 있습니다.

학습 내용 📚

Google Colaboratory에 대한 소개 및 사용법
Linear Regression & Logistic Regression & Multiclass Classification
Artificial Neural Network
Before the CNN

예상 질문 Q&A 💬

Q. 선수 지식이 필요한가요?

파이썬에 대한 아주 기본적인 지식만 있으면 됩니다. 더불어 선형 회귀가 무엇인지 정도만 아시면 좋습니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?

위의 선수 지식만 갖추신다면 누구라도 들을 수 있다고 생각합니다!

Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?

CNN 직전까지 다룹니다. 이후 Computer Vision으로 연계해서 공부하시면 좋습니다!

수강 전 참고 사항 📢

실습 환경

인터넷 접속이 원활하면 됩니다.
Google Colaboratory를 사용합니다. 따라서 Google 계정이 필요합니다.

학습 자료

강의에서 사용하는 슬라이드는 PDF로 제공됩니다.
실습용 ipynb 파일도 제공됩니다.

선수 지식 및 유의 사항

파이썬에 대한 기초 지식
Option 1) numpy, pandas, matplotlib.pyplot에 대한 기초 지식
Option 2) 선형 회귀가 무엇인지 알고 계시면 더욱 좋습니다.

지식공유자 소개 ✒️

현재 교육 전문 스타트업에 재직 중입니다.
KT, SK C&C, SK Networks 등의 기업에서 강의 경험이 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

딥러닝을 사용해보고 싶은데, 어떻게 시작해야 할 지 막막하신 분
Learning-by-doing 실습을 통해 익숙해지는 것을 선호하시는 분

선수 지식,
필요할까요?

Python에 대한 아주 약간의 기본 지식
Numpy, Pandas, Matplot 등에 대한 피상적인 지식 (라이브러리 이름과 역할 정도)

안녕하세요
김건영입니다.

안녕하세요.

데이터인사이트의 김건영입니다.

만나서 반갑습니다 : )

커리큘럼

전체

35개 ∙ (11시간 9분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Intro & Colaboratory

3개 ∙ (41분)

섹션 2. Deep Learning & Tensorflow Keras

2개 ∙ (25분)

Deep Learning이란?
17:40
Tensorflow Keras란?
07:56

섹션 3. Linear Regression

5개 ∙ (1시간 33분)

섹션 4. Logistic Regression

5개 ∙ (1시간 14분)

섹션 5. Multiclass Classification

5개 ∙ (1시간 24분)

섹션 6. Artificial Neural Network

10개 ∙ (2시간 34분)

섹션 7. Before the CNN

5개 ∙ (3시간 14분)

강의 게시일: 2023. 09. 07.

마지막 업데이트일: 2023. 09. 08.

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!