Tensorflow 로 시작하는
딥러닝 입문

- 5주동안 배우는 딥러닝 이해와 구현

 

영상인식 전문가와 함께하는 첫번째 딥러닝 수업

자율 주행차를 연구하는 자동차 회사, 물류 혁신을 이끌고 있는 아마존, 음성 인식 기반으로 수많은 서비스를 제공하고 있는 IT회사. 모두 딥러닝을 통한 인공지능 기반 기술들입니다. 인공지능의 핵심인 딥러닝을 통해 여러분이 가지고 있는 데이터의 활용도를 높여보세요.

 

본 과정에서는

 0

✔ 딥러닝 이해를 위한 수학적 배경

✔ 딥러닝 구현을 위한 Python & Tensorflow

✔ 보행자 인식 알고리즘에 활용된 논문

✔ 알파고로 더 많이 알려진 논문

 

5주동안, 딥러닝의 개념 정립, 구현, 논문 리뷰까지 단계별로 진행됩니다. 영상인식 연구를 활발히 진행중인 강사님이 입문자의 눈높이에 맞춘 수업으로 여러분의 딥러닝 입문을 함께합니다.

Tensorflow 로 시작하는 딥러닝 입문
대학생/대학원생 특별 할인 이벤트

10% 추가 할인된 45만원에
수강이 가능합니다.
※ 학생할인 적용은 카톡으로 문의바랍니다.

일    정02.23 ~ 03.30 | 5회
매주 토요일 14:00 ~ 17:00 | 일 3시간
총 15시간 강의
*휴강일 : 03월 02일
정    원10명
준비물노트북 (64bit)
가    격70만 원50만 원
장    소러닝스푼즈 강의장
강남대로94길 15, S2빌딩 3층

*강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

딥러닝, 무엇을 할 수 있을까요?

"세계 1위 유통 회사 아마존의 딥러닝 기술 활용"

딥러닝 기술로 Amazon은 유통의 혁신을 이끌어가고 있습니다. 물류창고의 도착지와 출발지 이미지 인식으로 재고를 파악하는 것은 물론, 선반속의 물건 개수도 이미지 인식을 통해 관리하고 있습니다. 특히, Amazon Go는 컴퓨터 비전, 센서, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 오프라인 쇼핑 경험을 혁신한 대표적인 사례이죠. 본 과정의 이미지 인식 프로젝트를 통해 딥러닝을 활용하는 방법을 터득하세요.

"구글의 자율주행차를 가능하게한 기반 기술"

도로에는 자동차, 사람, 가로수, 신호등 등의 많은 사물이 서로 공존하고 있죠. 이러한 도로를 촬영한 영상에서 각각의 사물을 구분하는 것은 일반적인 프로그래밍만으로는 쉽지 않습니다. 이를 가능하게하는 것이 바로 딥러닝이죠. 초기 기계학습(Machine Learning)이 사진속의 개와 고양이를 구분하는 정도였다면, 이제는 고도화된 딥러닝으로 여러 사물의 위치를 파악하여 자율주행을 가능하게 하는 기반이 되었습니다. 우리는 머신러닝 논문 저자인 강사님과 함께 보행자 알고리즘 논문을 리뷰하며 실무에서 어떻게 문제를 해결하는지도 알아봅니다.

"딥러닝을 활용하기 위한 다양한 기업들의 투자"

영상인식을 활용한 대표 사례로 손꼽을 수 있는 의료 분야는 딥러닝을 활용한 X-RAY, MRI, CT의 신경망 분석으로 질병의 초기 발견 확률을 높였습니다. 또한 Amazon의 알렉사, Apple의 시리, 삼성의 빅스비의 기능들은 딥러닝을 활용한 음성인식 기술의 대표적인 사례입니다. 알파고로 더욱 유명해진 논문을 리뷰하며 딥러닝을 활용한 신경망 학습은 어떻게 이루어지는지 직접 확인해보세요.

어떤 직무를 담당하고 계셔도,
딥러닝 기본기를 탄탄히
다질 수 있도록 준비되어 있습니다.

강의특징

러닝스푼즈에서 수강해야 하는 이유

입문자들을 위한
탄탄한 기본기 구축

딥러닝이 동작할 수 있는 수학적 배경 이해부터, 딥러닝 구현을 위한 Python & Tensorflow 까지 다룰 수 있도록 하는 것에 목적을 두고있는 기본기에 충실한 과정입니다. 입문자 수준에 맞춰 단계별로 알기 쉽게 수업을 진행합니다.

논문 저자와 함께하는
머신러닝 논문 리뷰

입문자인데 논문은 어렵지 않을까? 전혀 걱정하지 않으셔도 됩니다. 여러분의 기본기를 탄탄하게 다진 후, 강사님과 함께 논문을 천천히 리뷰합니다. 수업에 배운 기법들이 실제 어떻게 사용되는지 확인해보세요.

코딩 초보를 위한
Tensorflow 문법 가이드

Python & Tensorflow 를 활용하여 딥러닝 코드를 작성할 수 있도록, 꼭 필요한 기초 문법을 수업 중에 다룹니다. 데이터 타입, 함수, 조건문, 반복문 등을 다루며 프로그래밍 경험이 없는 분들도 코드를 작성할 수 있도록 가이드해드립니다.

실습예시

01

직접 작성한 딥러닝 코드 확인하기

딥러닝 구현을 위한 Python & Tensorflow 의 기초 문법부터 수업 중에 배울 수 있습니다. 딥러닝 코드를 작성해보지 않은 분도, Tensorflow를 처음 접해보는 분도 수업에서 배운 이론을 바탕으로 직접 코드를 작성할 수 있도록 가이드합니다. 수업 중 진행하는 미니 프로젝트를 통해 기계학습(Machine Learning)을 이용해 어떻게 이미지를 분류할 수 있는지 경험해보세요.

02

논문 저자와 함께 하는 논문 리뷰

자율 주행차를 위한 '보행자 인식 알고리즘'부터, 인공지능의 대명사가 되어버린 '알파고'의 논문을 전문가와 함께 리뷰합니다. 간단히 어떤 논문이라는 소개만 다루는 것이 아니라, 기계학습(Machine Learning)을 이용해 어떤 기술들이 나올 수 있었는지 머신러닝 SCIE 논문(KIIS) 저자님과 함께 리뷰하며 내용을 확인할 수 있습니다.

03

기계학습 원리 이해를 위한 배경 지식까지

기계학습(Machine Learning)에 대한 정확한 이해가 없는 구현과 운영은 한계가 있습니다. 여러분의 비즈니스가 변경되었을 때 대안을 제시할 수 없고, 이슈가 생기거나 성능을 개선하고 싶을 때 원하는 형태로 바꿀 수 없습니다. 기계학습의 원리를 정확히 이해하고, 대응할 수 있는 역량 그 자체를 키워드립니다.

수강효과

딥러닝 모델들의
수학적 배경까지 이해

딥러닝의 동작원리와 여러가지 기법들의 차이점을 정확히 이해할 수 있습니다. 이를통해 여러분의 비즈니스에 딥러닝을 활용하고, 변화에 대응할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 깊이 있는 이해를 갖출 수 있습니다.

Python & Tensorflow
활용한 딥러닝 이론+실습

Python & Tensorflow 에 대한 경험이 없는 분들도 코드 작성에 어려움이 없도록, 필요한 기초 문법을 첫 시간에 다루고 있습니다. 이론만이 아니라, 실제 구현을 통해 배운 내용을 직접 확인할 수 있습니다.

영상인식 전문가의
실무 인사이트 습득

머신러닝 SCIE 논문(KIIS) 저자이자 영상인식 연구 강사님이 풀어서 설명하는 논문 리뷰와 실무 조언을 통해 책만으로 접할 수 없는 경험을 제공합니다. 딥러닝을 활용할 수 있는 비즈니스 사례를 경험해보세요.

수강대상

딥러닝
입문하고 싶은 분

딥러닝을
비즈니스에 활용하고 싶은 분

기계학습(Machine Learning) 논문을
전문가와 리뷰하고 싶은 분

딥러닝의 동작원리를
정확히 알고 싶은 분

Python & Tensorflow 를 활용한
구현까지 하고 싶은 분

딥러닝 입문자를 위해 준비된 세 가지
# 딥러닝의 깊이있는 이해를 위한 수학적 배경
# 딥러닝 구현을 위한 Python & Tensorflow 기초 문법
# 기계학습(Machine Learning) 논문 리뷰

수강후기

딥러닝을 처음 다루어보는 입문자로써, Python이나 Tensorflow에 대한 경험은 전혀 없었어요. 그런데도 강사님이 적극적으로 설명해주시고 눈높이에 맞게 설명해주셔서 어려움이 없었던 것 같습니다. 딥러닝에 입문하고 싶은 분들께 추천드려요!!

수강생 문OO 님 후기

딥러닝 개념과 기술들을 배워서 현재 진행하고 있는 연구에 활용하기 위해 수강하게 되었습니다. 결과적으로 수업에 대해서 만족합니다. 딥러닝 개념을 정확히 정립하고 싶은 분들에게 권해드리고 싶습니다.

수강생 원OO 님 후기

Machine Learning이 어떻게 동작하는지 이해하고, 관심분야에 적용하기 위해 과정을 수강했습니다. 그 중에서도 딥러닝 파트를 가장 만족하고, 미니 프로젝트로 진행되는 실습을 통해 주요 사례를 직접 구현해볼 수 있어 좋았습니다.

수강생 김OO 님 후기

커리큘럼

* 회차별 주제를 클릭하면 상세한 커리큘럼이 나옵니다.

1주차. Python & Tensorflow programming

딥러닝 구현을 위해 필요한 프로그래밍 기반을 다지는 시간입니다. Python 기초 문법을 이해하여 코드로 작성하고, Tensorflow 패키지 함수를 이용해 회귀분석 모델을 직접 구현해보는 시간입니다.

 

이론

  • Python / Tensorflow 언어의 특징과 Syntax를 이해합니다.

실습

  • 딥러닝 실습을 위한 로컬 환경 구축(Python, Scriptor, Tensorflow)
  • Python & Tensorflow 기초 문법 실습
  • 선형회귀(Linear regression) 실습

2주차. SVM (Support Vector Machine)

3주차. MLP(Multi-layer perceptron)

4주차. DNN(Deep neural network), CNN(Convolutional neural network)

5주차. RNN(Recurrent Neural network)

강사소개 및 인터뷰

강사소개

Sean Lee

- (현) 영상인식 분야 연구소
- 머신러닝 분야 SCIE 논문(KIIS) 저자

1. 자기소개 부탁드립니다.

 영상인식 연구를 하는 연구소에 재직하고 있습니다. 기존 방식의 컴퓨터 비전이 가지는 한계점을 극복하기 위해 기계학습(Machine Learning) 연구를 시작하게 되었습니다. 기계학습(Machine Learning)의 필요성을 느끼며 하나 하나 발전시켜온만큼 애정과 자부심을 갖고 있습니다. 이번 강의를 통해서 딥러닝에 입문하는 여러분들이 쉽고, 제대로 배울 수 있는 시간이 될 수 있는 가이드가 되겠습니다.

 

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

 딥러닝 기법의 수학적 배경에 대한 이해를 바탕으로 이론적인 내용을 충분히 전달하고, Python & Tensorflow 를 활용한 구현에 대해서 다룰 것입니다. 수강생 여러분이 직접 분류(Classification) 문제와 회귀(Regression) 문제를 다루어 봄으로써, 직관적으로 문제를 해결하는 방법을 이해할 수 있도록 다룰 것입니다.

 

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

 기계학습(Machine Learning)은 프로그래밍 코드로 명시하지 않은 동작도 데이터를 학습하여 해결할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야라고 할 수 있습니다. 즉, 누적되는 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 통해 다양한 해결책을 생각할 수 있습니다. 실제 본 과정에서는 딥러닝을 대표하는 기법들을 다루며, 미니 프로젝트들이 수반됩니다. 수업에서 배운 기법들을 활용하여, 수강생 여러분의 분야에서 안고 있는 문제점과 연결시켜 봄으로써 창의적인 아이디어를 고안하는 데 활용 될 수 있을 것입니다.

 

4. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강 대상에 적합할까요?

 딥러닝에 관심있고 이를 이해하고 싶은 초심자들이 입문 단계로서 듣기에 가장 적합한 강의가 될 것 입니다. 딥러닝 기법의 배경이 되는 수학적 모델들에 대해서도 자세히 다룰 것이기 때문에, 현재 딥러닝을 활용하고 있으나 모델에 대한 이해가 부족하다고 느끼시는 분들에게도 추천드립니다.

 

5. 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?

 이론만 공부하는 것은 실제 문제를 해결할 수 있는 역량과는 괴리가 크고, 이해가 없는 실습은 응용하는데 한계가 있습니다. 본 강의는 이론적 지식에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 가시적인 결과가 보이는 실습을 해 봄으로써 전반적인 딥러닝의 흐름에 대해 보다 자세하게 이해할 수 있을 것입니다. 그리고 더 나아가 본인의 분야에 응용할 역량을 갖추게 될 것입니다.

 

6. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말

 최근, 딥러닝은 다양한 분야에서 연구되며 눈부신 발전을 이뤄내고 있습니다. 이러한 기술의 흐름에 발맞추어, 딥러닝에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 본인의 분야에서 딥러닝을 응용한 멋진 아이디어를 고안할 수 있기를 바라며, 저 또한 수강생 여러분이 딥러닝을 입문하는데 좋은 가이드가 될 것을 약속드립니다.

 

수강료 70만 원50만 원

 

수강신청은 결제 순으로 선착순 마감될 수 있습니다.
개강 후 환불은 학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.

 

*환불 세부규정 확인하기 (클릭)

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