케라스를 이용한 딥러닝

본 과정은 Linux 운영 체제의 강력한 커널 이해부터 시스템 콜 호출, 프로세스 관리 및 파일 작업에 이르기까지 Linux 운영 체제의 복잡한 과정을 안내합니다. 또한 스레딩, 프로세스 간 통신 기술을 습득할 수 있습니다.

어셈블리 코드를 이해하고 함수의 역추적을 할 수 있으며 프로세스를 추적하는 gdb이 내부 구조를 이해할 수 있습니다. 또한 커널의 디버깅 도구를 다룹니다.

모든 언어의 기본 언어인 C언어에 대해 꼭 필요한 내용만 골라서 담았습니다. C언어를 처음 배우시는 분들이 수강 하시면 좋습니다.

C언어 내부 구조를 이해하여 좀 더 빠르고 메모리 최적화된 프로그램을 구현할 수 있습니다.

리눅스 등 대표적인 오픈소스에서 사용되는 최신 자료구조와 알고리즘을 다루는 강의 입니다.

C 과정의 시큐어 코딩은 안전하고 안정적인 소프트웨어 애플리케이션의 개발을 보장하기 위해 버퍼 오버플로, 메모리 관리 및 취약성 예방과 같은 개념을 다룹니다.

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

단순성과 강력함으로 유명한 언어인 Python의 필수 요소를 안내하도록 설계된 과정입니다. 기본 Python 과정을 통해 프로그래밍의 재미있는 세계에 빠져보세요.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

python과 Keras를 사용한 딥러닝 사용 방법을 학습합니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

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머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

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

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!

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.