🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정
🧮 딥러닝을 위한 기초 수학
코딩 전에 먼저 잡아야 할
딥러닝을 위한 기초 수학
머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현에 필요한 수학을 차근차근 배웁니다.
지옥 같은 문제풀이 없이, 딥러닝에 꼭 필요한 부분만 이해하고 직접 모델을 구현해보세요!
31개학습 강의
2.98H강의 시간
3단계학습 Step
혹시 이런 경험 있으신가요?
딥러닝 코드를 따라 쳤는데,
왜 동작하는지는 모르시나요?
BEFORE
원리 없이 따라 하는 딥러닝
배경지식 없이 무작정 코딩부터 배우다가 금방 한계에 부딪힙니다
기울기, 편미분, 로그 같은 용어가 나오면 강의를 멈추게 됩니다
모델이 오차를 어떻게 줄여가는지 설명하지 못합니다
AFTER
원리를 알고 다루는 딥러닝
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 정확히 구분합니다
함수와 기울기, 시그모이드, 로그 등 필요한 수학만 골라 이해합니다
경사 하강법과 오차 수정 원리를 알고 회귀·분류 모델을 직접 구현합니다
이런 분들을 위해 준비했어요
딥러닝 역량은 첫 단추가 중요합니다.
개념부터 제대로 잡고 시작하세요.
⚡AI로 생산성을 높이고 싶은 실무자 — 인공지능을 업무에 적용해 생산성을 끌어올리고 싶은 분
🚀IT 업계 커리어를 준비하는 분 — 창업, 이직, 입사 등 IT 업계로 커리어를 쌓고 싶은 분
🔍원리를 모른 채 딥러닝을 쓰는 실무자 — 이미 딥러닝을 활용하지만 작동 원리는 잘 모르는 분
🌱첫 단추부터 제대로 시작하려는 분 — 딥러닝 역량을 쌓기 위해 기초부터 탄탄히 다지고 싶은 분
개념부터 완벽하게 잡고, 딥러닝을 제대로 활용하세요!
실습 결과 미리보기
강의에서 직접 만들게 될 결과물입니다
딥러닝 수학을 파이썬 코드로 확인하고, 직접 모델을 구현하는 실습 화면을 미리 확인해보세요.
03-5
로그와 로그함수
딥러닝에 쓰이는 로그함수의 성질을 이해합니다
04-2
평균제곱근 오차(RMSE) 이해하기
예측값과 실제값의 오차를 코드로 계산합니다
04-3
다중선형회귀 실습하기
경사 하강법으로 다중선형회귀를 학습시킵니다
07-1
회귀와 분류로 딥러닝 모델 구현하기
배운 원리로 딥러닝 모델을 직접 구현합니다
커리큘럼 특징
딥러닝의 작동 원리를 이해하고
직접 구현까지 가는 3단계 과정
가장 주목받는 기술인 딥러닝의 작동 원리를 이해하고, 실습으로 실제 모델을 구현합니다.
1
딥러닝의 ‘개념과 작동 프로세스’ 이해하기
딥러닝이 무엇인지, 머신러닝과 어떤 차이가 있어 다른 퍼포먼스를 보여주는지 파헤칩니다.
2
딥러닝 ‘기초 수학’ 이해하기
복잡한 문제풀이 없이, 딥러닝 실제 활용에 필요한 수학만 간단하게 이해하고 넘어갑니다.
3
디지털 세계의 인사이트를 ‘현실 세계로’
학습 원리를 바탕으로 회귀·분류 모델을 구현하고, 얻은 인사이트를 업무 의사결정에 연결합니다.
강의 수강 이후
수강 후 당신은 이런 사람이 됩니다
🧠
개념 정리자
AI·머신러닝·딥러닝을 구분하는
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념을
명확하게 파악합니다.
📐
수학 이해자
알고리즘 속 수학이 보이는
딥러닝 알고리즘에 쓰이는
기초 수학을 이해합니다.
🔁
학습 원리 해설자
모델이 배우는 과정을 설명하는
딥러닝의 학습 원리와
오차 수정 방식을 이해합니다.
💻
실습 환경 구축자
직접 실습 환경을 만드는
파이썬 가상 환경을 구축하고
텐서플로우 CPU를 활용합니다.
수강생 전원 제공
배운 내용을 바로 활용할 수 있도록,
실습에 필요한 자료를 준비했습니다
📘
강의교안
전체 흐름과 핵심을 정리한 자료
🗂️
실습 파일
강의와 같은 환경에서 따라할 예제
* 자료는 수강 시작 후 <07. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
🖤 블랙프라이데이 50% 특가 · 11/19 ~ 11/30 한정 · 마감 D-?
무작정 코딩부터 하지 말고,
딥러닝의 원리부터 잡으세요!
개념부터 모델 구현까지 · 3단계 학습
무작정 코딩부터 하지 말고,
딥러닝의 원리부터 잡으세요!
지식공유자 소개
강의를 이끄는 강사님
사용 프로그램 안내
본 강의에서 사용할 프로그램
🐍
Anaconda 파이썬 가상 환경
아나콘다 환경 구성과 가상 환경 구축을 강의에서 안내
📓
Jupyter Notebook 실습 코드 실행 환경
가상 환경에서 실습 진행 · 일반 업무용 PC 수준이면 충분
☁️
구글 코랩 Google Colab
구글 코랩 환경 구축 방법도 함께 안내
🧠
TensorFlow 딥러닝 라이브러리
텐서플로우 CPU 환경에서 모델 구현
수강 전 확인해주세요듀얼 모니터·Windows OS 권장
실습 위주의 강의로 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.
또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 수강을 추천드립니다.
강의 교안 및 실습파일은 <07. 교재 다운로드 센터> 섹션에 있습니다.
자주 묻는 질문
예상 질문 Q&A
Q. 파이썬 프로그래밍에 대한 선수 지식이 필요한가요?
본 강의 및 이어지는 마소캠퍼스의 딥러닝 강의에는 기초 파이썬 활용 능력이 필요합니다. 파이썬이 익숙하지 않다면 마소캠퍼스의 ‘파이썬 데이터 분석 입문’ 및 ‘파이썬 데이터 분석 실무’ 강의를 먼저 수강하시길 추천드립니다.
Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항이 있나요?
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 수강을 추천드립니다.
Q. 딥러닝에는 고사양 PC가 필요하다던데, 실습에도 필요한가요?
고사양 환경에서 실행하는 것이 좋기는 하나, 본 강의는 Anaconda와 Jupyter Notebook을 활용한 가상 환경에서 실습이 진행되므로 일반적인 업무용 PC 수준이면 수강에 어려움이 없습니다.
커리큘럼 상세
7개 파트, 31강으로 실습 환경부터 모델 구현까지
총 31강 · 7개 파트 · 2.98H · 파트를 누르면 세부 강의가 펼쳐집니다
무료 공개표시된 강의는 클릭해서 바로 미리 볼 수 있어요
01딥러닝 실습환경 구축아나콘다 · 가상 환경 · 구글 코랩무료 6강
- 01-1딥러닝 실습 환경무료 공개02:10
- 01-2아나콘다 환경 구성무료 공개05:56
- 01-3가상 환경의 이해무료 공개03:42
- 01-4가상 환경 구축무료 공개20:04
- 01-5구글 코랩 환경 구축무료 공개05:05
- 01-6딥러닝 추가 정보무료 공개00:32
02딥러닝 기초 개념머신러닝 · 데이터 셋 · 평가 지표무료 2강
- 02-1강의 소개01:01
- 02-2인공지능, 머신 러닝, 딥러닝무료 공개02:23
- 02-3전통적인 프로그래밍 vs 머신 러닝02:13
- 02-4머신 러닝의 데이터 셋 나누기02:13
- 02-5머신 러닝 학습의 개념04:33
- 02-6머신 러닝의 종류05:30
- 02-7지도학습의 종류03:08
- 02-8머신 러닝과 딥러닝의 차이무료 공개08:35
- 02-9딥러닝의 평가 지표02:46
03딥러닝 기초 수학기울기 · 편미분 · 시그모이드 · 로그무료 1강
- 03-1함수와 기울기09:51
- 03-2편미분02:40
- 03-3시그모이드 함수무료 공개03:10
- 03-4지수와 지수함수01:23
- 03-5로그와 로그함수05:24
04딥러닝 수학 실습용어 정리 · 평균제곱근 오차 · 경사 하강법
- 04-1딥러닝 수학 실습: 용어정리07:36
- 04-2딥러닝 수학 실습: 평균제곱근 오차10:09
- 04-3딥러닝 수학 실습: 경사 하강법과 다중선형회귀13:41
05딥러닝의 학습 원리 – 회귀학습 원리 · 오차 수정무료 1강
- 05-1딥러닝의 학습 원리무료 공개06:43
- 05-2학습 원리: 회귀01:03
- 05-3회귀의 학습 과정06:33
- 05-4회귀의 오차 수정05:39
06딥러닝의 학습 원리 – 분류분류 학습 과정 · 로지스틱 손실 함수
- 06-1분류의 학습 과정11:14
- 06-2로지스틱 회귀의 손실 함수02:49
07딥러닝 모델 구현 실습회귀 · 다중선형회귀 · 로지스틱 회귀
- 07-1딥러닝 모델 구현: 회귀08:53
- 07-2딥러닝 모델 구현: 다중선형회귀와 로지스틱 회귀12:06
* 강의 교안과 실습 파일은 수강 시작 후 <07. 교재 다운로드 센터>에서 받으실 수 있습니다.
학습 규정 및 환불 규정
학습 규정
- 본 상품은 동영상 형태의 강의를 자유롭게 수강할 수 있는 VOD(온라인 녹화 강의) 상품입니다.
- 수강 신청 및 결제를 완료하시면, ‘내 강좌’를 통해 바로 수강이 가능합니다.
총 학습기간
- 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
- 하루 3시간 내외로 학습하시면 정상 수강기간(유료 수강기간) 내에 전체 과정을 모두 수강하실 수 있습니다.
- 수강 시작일은 결제일로부터 산정됩니다.
환불 규정
환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
- 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.
- 31일차 이후 무료로 제공되는 기간은 환불 산정에 포함되지 않습니다.
- 강의 자료(교재 등)를 다운로드한 경우에는 위 기준과 무관하게 환불이 불가합니다.
* 보다 자세한 환불 규정은 마소캠퍼스 [주의사항 및 환불규정]페이지에서 확인 가능합니다.
기타 환불 관련 안내
환불 요청은 cs@masocampus.com으로 주문번호를 함께 보내주시면 접수됩니다.
- 환불 금액은 신청 시점을 기준으로 산정되며, 업무시간 외 요청은 2영업일 오후까지 순차 처리됩니다.
- 환불 금액은 수업 시간을 기준으로 반올림하여 산정합니다.
- 계좌이체로 환불받으실 경우 이체 수수료 500원이 공제된 금액이 지급됩니다.
- 환불 대금은 접수일로부터 7영업일 이내 지급됩니다.
- 취소 및 환불 접수·처리는 평일 오전 10시~오후 4시 (점심시간 12시~1시 제외) 내에만 가능합니다.
- 취소 및 환불은 한국소비자원 고시 소비자분쟁해결기준에 의거하여 처리됩니다.
주의 사항
- 상황에 따라 별도의 사전 안내 없이 할인 혜택이 조기에 마감되거나 연장될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
- 천재지변, 폐업 등 불가피한 사유로 서비스 운영이 어려운 경우, 서비스가 종료될 수 있습니다.
- 커리큘럼은 완성도 향상을 위한 제작 과정에서 일부 내용이 추가, 삭제 또는 변경될 수 있습니다.
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