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딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다

실습을 통해 따라오시면 어느 새 딥러닝의 매력에 빠져 있을겁니다

클래스 소개
난이도
쉬움
카테고리
프로그래밍 - 인공지능
태그
딥러닝, Deep Learning, 딥러닝기초
수료증
발급 가능
추천 학습대상
- 딥러닝을 처음 공부하는 누구나
- 파이썬 기초 문법을 사용할 수 있으며 import 개념을 알고 있는 분
완강 예상 시간 = 6시간




딥러닝에 대해 들어보셨나요?

인공지능 기술의 중요성을 강조하며
다양한 곳에 적용해야 한다고 말하지만
시작에서부터 장벽을 느끼는 분들이 많습니다





초보 딥러너라도 괜찮습니다



딥러닝을 잘 모르시거나
프로그램을 잘 모르셔도 걱정마세요

최대한 따라하기 쉬운 영상을 제작하였고,
영상에서 작성한 모든 코드는
제 Github에 공유되어 있습니다



딥러닝 튜토리얼을 시작해봅시다


딥러닝 튜토리얼에서는 다음과 같은 내용을 다룰 겁니다

MNIST classifier, Segmentation,
Resume Denosing 등 Supervised Learning부터
Generative Adversarial Neural Network를 이용한
approach들로 이뤄진 Unsupervised Learning 등
다양한 딥러닝 내용들을 살펴보려 합니다

복잡한 용어로 겁내실 수 있지만
영상과 함께 직접 딥러닝을 공부해보시면
모르는 새 딥러닝에 매력에 빠져 있을 겁니다








'구만사'가 직접 들어봤다💜


나한테 맞는 강좌일지 고민하는 분들을 위해
구름을 만드는 사람들이 먼저 들어봤어요!



이런 분에게 꼭 필요해요

👉 딥러닝 하고싶어도 시작하기조차 벅차다면 Pick!
👉 편안하고 귀에 쏙 들어오는 목소리를 선호한다면 Pick!

👉 강좌에서 코드 타이핑치는 거 기다리기 힘들다면 Pick!




한 번 더 고민해주세요

🤔 파이썬 언어에 대한 개념이 부족하다면 Hmm...
🤔 불규칙하게 연재되는 강좌를 지양한다면 Hmm...










의미있는 일을 하고 싶습니다



Yoseob Han

미국에서 박사후 과정을 하고 있는 한요섭입니다

2년이라는 박사후 과정동안 의미있는 일을 해보고자
초보 딥러닝 강좌를 시작하게 되었습니다

유튜브 바로가기


 

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교육 과정
  • 01
    딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
  • 001. MNIST classfier
    002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기
    003. UNet: 데이터셋 전처리하기
    004. UNet 구조 구현하기
    005. Data loader & transform 구현하기
    006. UNet training 시키기
    007. UNet testing 시키기
    008. Code 최적화 & parser 추가하기
    009. Image regression framework 구축하기 1부
    010. Image regression framework 구축하기 2부
    011. ResNet 1부: ResBlock & Pixel Shuffle
    012. ResNet 2부: Image Regression & Colab Pretrained Results
    013. DCGAN: 한방에 끝내기
    014. pix2pix: 한 방에 끝내기
    015. CycleGAN: 한방에 끝내기
마지막 업데이트|2020년 12월 08일
강의자 소개
구름Teacher

강좌 후기
평균평점
0.0
난이도
쉬움
수강인원
11명