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딥러닝 · 머신러닝

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

(4.5) 수강평 51개

수강생 831명

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초급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 알고리즘 구현방법

  • 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 핵심이론

  • ANN, AutoEncoder, CNN, RNN, LSTM 등 딥러닝 기본 구조에 대한 원리와 구현법

  • 컴퓨터 비전, 자연어처리(NLP) 등 딥러닝의 대표 응용분야

딥러닝, 어떻게 시작하면 좋을까요? 
한번에 잡는 최신 텐서플로 2.0 + 딥러닝 기초!

텐서플로로 배우는 딥러닝 학습의 정석, ‘‘텐서플로로 배우는 딥러닝”최신 TensorFlow 2.0을 이용한 강의로 만나보세요.

4차산업혁명 시대의 경쟁력, 인공지능 기술!
TensorFlow딥러닝으로 시작하세요. 🏃‍♂️

알파고, 자율주행차, 인공지능 스피커, ... 인공지능은 먼 미래의 일이 아니라 우리는 이미 일상 속에서 매일같이 인공지능 기술을 경험하고 있습니다. 이런 인공지능 기술의 배경에는 TensorFlow와 딥러닝이 있습니다. 

전세계 모든 사람이 인공지능 기술이 미래를 바꾸어나갈 기술로, 이는 가히 4차 산업혁명에 버금가는 혁명이자 새로운 기회로 생각하고 있습니다. 기회는 준비된 자에게 온다고들 합니다. 하루라도 빨리 인공지능 기술을 습득해 미래에 다가올 기회를 놓치지 말고 포착하세요.


딥러닝 핵심개념 + 최신 TensorFlow 2.0
한번에 모두 담은 딥러닝의 정석!

딥러닝 기법을 잘 사용하기 위해서는 크게 4가지 능력이 필요합니다.

  1. 딥러닝 기법의 이론적 배경이 되는 선형 대수, 확률 통계, 최적화 이론에 대한 수학적 이해
  2. 기초적인 딥러닝 모델들(ANN, AutoEncoder, CNN, RNN, LSTM)에 대한 정확한 이해
  3. 기초적인 딥러닝 모델들을 풀고자 하는 문제에 적용할 수 있는 응용 능력
  4. 파이썬과 딥러닝 라이브러리(TensorFlow)를 자유자재로 활용할 수 있는 프로그래밍 능력

[TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문]은 위 네 가지 능력을 한번에 학습하실 수 있도록 알차게 강의를 구성하였습니다.


실습 코드 👨‍💻

강의에서 리뷰하는 실습 코드는 아래 GitHub 저장소에서 다운받으실 수 있습니다.


연관 추천 강의
😊

YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서
밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

TensorFlow와 실전 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 올인원
TensorFlow와 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/컴퓨터비전 기초부터
실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습합니다. (All in One)
다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을
응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.

AI Transformation - 다가올 미래에 생존하기 위한 AI 지식
AI 기업리뷰를 통해 AI 기술이 우리의 현재와 미래를
어떻게 바꿔나갈지를 다양한 사례를 통해 살펴봅니다. 
AI 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 요소들을 살펴봄으로써
다가올 AI Transformation을 준비합니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝의 정석을 학습하고 싶은 분

  • 딥러닝 핵심이론과 TensorFlow 2.0을 이용한 코드 구현을 모두 학습하고 싶은 분

  • TensorFlow와 딥러닝에 관심은 있지만 막연한 두려움에 막상 학습을 시작하지 못한 개발자

  • 딥러닝을 제대로 공부하고 싶은 학생

  • 딥러닝/인공지능 분야로 커리어를 쌓고 싶은 분

  • 인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초적인 Python 사용경험

안녕하세요
AISchool입니다.

커리큘럼

전체

30개 ∙ (6시간 25분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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