개요

- 본 과정에서는 가장 사용하기 쉬우면서 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크인 Keras에 대한 사용법을 익히고, 이를 바탕으로 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야의 실용적인 예제들을 분석하고 실행시켜 봄으로써, 가장 단기간내 딥러닝 개발 능력을 쌓는 것을 목표로 하고 있습니다. - 처음 1부는 딥러닝의 배경과 정의, 신경망, 케라스의 소개, 머신러닝 작업 흐름과 같은 딥러닝에 대한 개괄적인 내용을 다룹니다. - 다음 2부에서는 이미지 분류, 시계열 데이터 처리, 이미지/텍스트 생성 모델 등 딥러닝 응용 프로그램에 대한 예제들을 직접 돌려보면서 개발 방법을 습득합니다.

학습목표

- Keras를 이용하여 구현된 프로그램을 이해할 수 있다. (구글링을 하면서...) - Keras를 이용하여 딥러닝 모델을 구현할 수 있다. (기존 모델을 가져다 고쳐가면서...)

학습대상

- 딥러닝과 관련된 실제 프로그램을 빨리 개발하고 싶은 분 - 딥러닝 기초 이론만 알고 아직 개발에 엄두가 나지 않는 분 - 딥러닝 분야에 처음 입문하는 분

과목난이도


선수지식

- Python 사용법 - 딥러닝에 대해 개략적인 지식

학습 및 참고자료

[주교재] - 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝, 프랑소와 숄레 지음, 박해선 옮김, (주)도서출판 길벗, 2018.10, ISBN: 979-11-6050-597-9-93000 [참고자료] - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 한빛미디어, 2017년 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 - 한빛미디어, 2019년 - 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 (hunkim.github.io/ml/)

운영방식

1. 수업시간의 내용을 미리 공부하고 옵니다. (프로그램 실행까지 미리 함) 2. 수업시간 중에 사전학습 퀴즈를 봅니다. 3. 수업시간 중에 교재 내용과 프로그램을 설명합니다. 4. 이론에 대한 보충 설명을 받을 수 있습니다. 5. 간단한 프로그램을 개발합니다. (기존 코드 활용)

커리큘럼

주차 모임내용 학습자료
1 주차 딥러닝 개론 1장 딥러닝이란 무엇인가?, 2장 시작하기 전에: 신경망의 수학적 구성 요소 (2.1-2.3)
2 주차 신경망 (Artificial Neural Network), Keras 소개, 모델 개발(이진분류) 2장 시작하기 전에: 신경망의 수학적 구성 요소 (2.4-2.6), 3장 신경망 시작하기 (3.1 -3.4)
3 주차 신경망 모델 개발(다중분류), 머신러닝기본 3장 신경망 시작하기 (3.5-3.7), 4장 머신 러닝의 기본 요소
4 주차 합성곱 신경망, 기존 ConvNet 학습 5장 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 (5.1-5.3)
5 주차 학습 시각화, 순환신경망 이해 5장 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 (5.4-5.5), 6장 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 (6.1-6.2)
6 주차 순환 신경망 고급 6장 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 (6.3-6.5)
7 주차 Keras 고급 기능 7장 딥러닝을 위한 고급 도구
8 주차 딥 생성 모델 8장 생성 모델을 위한 딥러닝

퍼실

이상헌
안녕하세요.
퍼실을 맡게 된
이상헌 입니다.
풀잎스쿨을 수강한 경험이 있고, 학교에서 다년간 CAD, Automotive AI등 자동차-IT 융합에 관한 연구를 수행한 경험이 있습니다. 본 강좌를 개설한 동기는 딥러닝에 대해 막연히 알고 있는 사람이 가장 최단시간내에 개발을 할 수 있는 능력을 갖게 해주고 싶어서입니다. 이를 가능하게 해주는 것이 Keras라는 상위수준의 딥러닝 프레임웍으로 초보는 물론 전문가들도 그 효율성때문에 널리 사용하고 있습니다. 이 강좌를 통하여 딥러닝에 관련된 실제 프로그램을 분석하고 실제 실행시켜 봄으로써 단기간내에 응용 프로그램을 개발할 수 있는 능력을 쌓을 것으로 기대합니다. 인공지능에 대한 개발에 첫발을 들여놓고 싶은 분께 본 강좌를 추천드립니다.

Keras 창시자에게 배우는 딥러닝

77,000
231,000
3개월 기준

요일/시간

장소

신청현황

0 명 신청가능
2020년에 모집이 시작됩니다.

2020-01-09 부터 총 11주 진행