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많이 들어봤지만 멀고 어렵게만 느껴졌던 딥러닝!

기초부터 실전 프로젝트까지 이해하고 활용해보는 과정!

딥러닝 어렵지 않습니다.
따라만 해도 이해되는 딥러닝의 세계에 오신 걸 환영합니다!

기획 배경

알파고와 이세돌의 바둑 대결 기억하시나요? 인공지능(AI) 기술이 얼마나 발전했는지 전세계인들에게 보여준 사건이었습니다.
많은 언론에서는 앞다투어 AI 관련 기사를 쏟아냈습니다.
특히 머신러닝/딥러닝도 함께 주목받았는데요.
당시 국내에서도 엄청난 열풍이 불었습니다.
서점에선 관련 도서들이 베스트셀러 자리를 차지했고,
너도나도 파이썬이나 텐서플로우같은 언어를 배우겠다며 학원 문을 두드렸죠.

그런데 시간이 흐르자 열기가 점차 사그라들기 시작했습니다.
다들 배운다고 하는데 정작 주변엔 딥러닝을 배운다는 사람은 없었습니다.
대체 뭐가 문제일까요?
그건 아마도 너무 어렵기 때문일 겁니다.
아무리 쉬운 단어라고 해도 전문용어이기 때문에 쉽게 와닿지 않습니다.

때문에 딥러닝 관련 지식을 쌓아두실 수 있도록 저희 마소캠퍼스에서 본 과정을 누구나 따라오실 수 있도록 설계하였습니다.
이를 위해서는 딥러닝의 새로운 알고리즘들에 대해 배우고 익혀야합니다.
딥러닝의 전반적인 개발 과정을 살펴보고 다양한 알고리즘으로 딥러닝 모델을 개발해보는 학습 과정을 자세히 다루며,
각 모델별 장단점 및 적용 사례 실습을 알아보고, 실제 코드를 입력하며 각 모델 간 차이를 확인하고 딥러닝 알고리즘을 활용해보세요!

학습 목표

본 과정은 딥러닝 이해를 돕기 위한 기초 수학부터 실무에 바로 적용할 수 있는 실전 프로젝트까지 과정을 보다 쉽게 따라오실 수 있도록 설계된 맞춤형 딥러닝 강의입니다.

실무에서도 바로 쓸 수 있도록 기본부터 차근차근 학습하며 복잡해 보이는 딥러닝 수학과 알고리즘의 구조 이해를 다양한 실습으로 터득하여 이해도와 활용도를 높여 본격적으로 딥러닝을 시작하실 수 있습니다.

 

(1) 데이터 기초 수학 정복

딥러닝 기초 수학으로 탄탄히 기본기를 쌓고, 딥러닝 실제 활용에 바로 사용하실 수 있도록 알려드립니다.
수학보다 더 재밌고 간단한 딥러닝 기초 수학으로 딥러닝 마스터의 발판을 마련해 드립니다.

 

(2) 딥러닝의 개념과 작동 프로세스, 알고리즘 이해

딥러닝이 무엇인지, 머신 러닝과 어떤 차이를 가지길래 차원이 다른 퍼포먼스를 보여주는지 알아보고,
딥러닝의 수많은 알고리즘 중 DNN, CNN, RNN그리고 분류와 회귀가 무엇인지,
어느 상황에서 어떤 알고리즘을 사용하는지에 따라 차원이 다른 퍼포먼스를 보여주기 때문에 각각의 원리를 상세히 살펴보고 배웁니다.

 

(3) 실전 프로젝트로 실무에 바로 적용

딥러닝의 수많은 알고리즘 중 이미지 분류에 탁월한 성능 보여주는 CNN이 무엇인지,
Flickr API를 활용한 데이터 준비부터 데이터 전처리, 정확도를 높일 수 있는 OpenCV를 이용한 데이터 증식
그리고 CNN 모델 작동 프로세스까지 각각의 원리를 상세히 살펴보고 파헤쳐 드립니다.

패키지의 특장점

STEP 1. 딥러닝의 개념과 프로세스 이해하기

딥러닝의 기본적인 개념과 기초 수학, 알고리즘의 중요성과 딥러닝 개발 프로세스를 이해하고,
다양한 예제를 통해 딥러닝 역량을 한층 더 높일 수 있는 강의가 진행됩니다.
딥러닝에 대한 사전지식이 없어도 누구나 딥러닝 역량을 키워 가실 수 있습니다.

STEP 2. 딥러닝의 다양한 알고리즘 모델 실습하기

대표적인 딥러닝 알고리즘, 회귀와 분류!
회귀와 분류를 머신러닝보다 훨씬 더 정교하고 정확하게 할 수 있는 DNN, CNN, RNN!
데이터를 기반으로 내가 직접 설계한 딥러닝 알고리즘 모델로 다양한 실습을 통해 바로 활용할 수 있는 딥러닝을 써볼 수 있습니다.

STEP 3. 실전 프로젝트로 실무 활용력 업그레이드하기

쓸 데 없는 내용은 덜어내고 실무에 바로 적용할 수 있는 개념과 실습을 통해 진짜 필요한 내용만을 담았습니다.
마이크로 웹 프레임워크인 Flask를 이용해 내가 직접 설계한 CNN 모델을 Flask서버를 구성하여 웹페이지에 올려보고,
외부에서 로컬에 접속 가능하게 하는 터널 프로그램인 Ngrok으로 내 컴퓨터가 아닌 어디서든 내가 만든 웹페이지에 접속할 수 있습니다.

이런 분들께 추천드려요!

  • 인공지능으로 혁신적인 생산성을 확보하고 싶은 실무자
  • 이미 딥러닝을 활용하고 있지만, 작동 원리에 대해서는 모르는 실무자
  • 딥러닝 역량을 쌓기 위해 첫 단추부터 제대로 시작하고 싶은 모든 사람
  • 이미지 분류를 이용해 업무 활용을 시도하고 싶은 실무자
  • 딥러닝 역량을 쌓기 위해 CNN의 핵심 기법을 제대로 익혀 시작하고 싶은 모든 사람
  • IT업계로 창업/이직/입사 등 커리어를 쌓고 싶은 모든 사람

학습 내용

1. 로그와 로그함수

2. 경사하강법과 다중선형회귀

3. 딥러닝의 개념 알아보기!

4. 딥러닝으로 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기

5. CNN 모델 도식화

6. 직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측

팩 구성 보기

  딥러닝을 위한 기초 수학
 총 31개 수업 / 2시간 59분
 무제한 (평생 수강)
최근 HOT한 딥러닝! 알고리즘 이해하고 직접 모델 구현해보기!

  • 인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝의 개념 파악
  • 딥러닝 알고리즘의 기초 수학적 이해
  • 딥러닝의 학습 원리 및 오차 수정 방식 이해
  • 파이썬 가상 환경 구축과 텐서플로우 CPU 활용 능력

자세히 보기>>

  딥러닝 입문
 총 36개 수업 / 3시간 39분
 무제한 (평생 수강)
본격적인 딥러닝 입문 과정! 머신 러닝으로 얻은 인사이트. 업무에 활용해보세요!

  • 딥러닝의 학습 원리인 순전파와 역전파에 대한 이해
  • 딥러닝 개념과 퍼셉트론 개념 이해
  • 이해 기반의 딥러닝 활용 실습으로 실제 활용 능력 확보
  • 파이썬 가상 환경과 Keras 활용 능력

자세히 보기>>

  DNN, CNN, RNN을 활용한 딥러닝 실무
 총 24개 수업 / 4시간 32분
 무제한 (평생 수강)
AI 시대에도 문제 없는 인공지능 전문가 되기! 딥러닝의 심화 과정으로 핵심 인재로 거듭나보세요!

  • 딥러닝 개발 과정 프로세스의 이해
  • DNN, CNN, RNN의 구성 요소와 모델링 원리 이해
  • Tensorflow Keras의 다양한 Framework에 대한 이해
  • 다양한 딥러닝 실습을 통한 딥러닝 알고리즘 활용 능력

자세히 보기>>

  딥러닝 실무 프로젝트
 총 21개 수업 / 2시간 36분
 무제한 (평생 수강)
딥러닝 전문가로 등극할 수 있는 마지막 단계, CNN을 활용한 딥러닝 실무 프로젝트로 해결해보세요!

  • 딥러닝 개발 과정 프로세스의 이해
  • CNN 구성 요소와 모델의 원리 이해
  • CNN 모델의 성능을 높여주는 OpenCV 이해
  • CNN 모델 실습을 통한 딥러닝 활용 능력

자세히 보기>>

수강 전 확인해주세요!

      • 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
      • 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.
      • 강의 교안 및 실습파일은 <교재 배포 페이지> 섹션에 존재합니다.

안녕하세요. 마소캠퍼스입니다.

“어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다.”

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

커리큘럼

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