문과여도 상관없다 Tensorflow 딥러닝 AI 기초부터 실무까지
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파이썬 문법 약간 알면 중학생도 쉽게 이해가능한 Tensorflow 딥러닝 기초강좌입니다.
머신러닝 같은거 대학원에서 최소 2년은 구른 사람이 할 수 있는 어려운 건줄 아는 분들이 많은데 실은 아닙니다.
특히 딥러닝은 중고등학교 수학만 조금 알면 집에서 붕알긁고 있는 우리도 포함 누구나 할 수 있습니다.
딥러닝으로 사물자동인식, 가격 예측 등 이런 흔히말하는 AI를 쉽게 만들어서 실생활에 사용해보도록 합시다.
시중 교재와 강좌들이 쓸데없이 어렵게 가르치는 부분이 많은데 딥러닝 원리는 매우 간단합니다.
딥러닝을 바닥부터 직접 구현하는 원리학습과
Tensorflow 2버전을 이용해 데이터 파이프라인 만들고 모델만들고 훈련시키고 최적화하고 최종예측모델뽑는 작업을 혼자서도 할 수 있도록 상세히 알려드립니다.
[필요지식]
- 파이썬 또는 프로그래밍언어 기초 지식 (자료형, 리스트, 딕셔너리, 함수, 반복문)
- 중학교 수학시간에 배운 1차함수, 2차함수, 기울기
[커리큘럼]
- 딥러닝에 필요한 기초 이론 (perceptron, 머신러닝 개념 등)
- Neural Network 만드는 법 (node, weight, 행렬 곱연산, gradient, 경사하강법, loss함수 등)
- 가끔 필요한 Numpy, Pandas 문법
- 텐서플로우 기본 자료형과 문법
- 시각화 & 모델 최적화
- 프로젝트0. 밑바닥부터 만드는 딥러닝 linear regression 모델
- 프로젝트1. 학점과 영어성적으로 대학원 입학확률 예측하기
- 프로젝트2. 이 사진이 바지인지 셔츠인지 구분해보자 (이미지 분류와 CNN)
- 프로젝트2.5. 개/고양이를 구분하는 AI 만들기 & 이미지 전처리 (이미지 분류와 CNN)
- 프로젝트3. 혼자 작곡하는 AI 만들기 (RNN)
- 프로젝트4. 악플 필터링 AI 만들기 & 자연어처리 (RNN)
- 프로젝트5. 이 사람이 죽을 확률을 예측하려면? (csv 카테고리 데이터)
- 프로젝트6. 사람얼굴을 그려주는 이미지 생성기 (GAN)
[업데이트사항]
- 머신러닝이란 / 뉴럴네트워크 강의 새롭게 업데이트
- 데이터파일 추가
- 텐서플로우 2.18이상 지원 업데이트
커리큘럼
| 딥러닝이론 | |||
| 딥러닝을 배우면 이런 것들이 가능 | 무료 | 00:09:00 | |
| Tensorflow 2 개발환경 셋팅 (윈도우/맥/GPU) | 무료 | 00:05:00 | |
| 컴퓨터가 넘느리다면 Google Colab 개발환경을 사용하자 | 무료 | 00:05:00 | |
| 머신러닝은 그냥 수학계산일 뿐 매우 별거아님 | 무료 | 00:09:00 | |
| 신경망이 뭔지 왜 쓰는지 알아보자 (Neural Network) | 무료 | 00:08:00 | |
| Neural Network 써서 다시 계산해보자 & 손실함수 (Loss function) | 무료 | 00:07:00 | |
| 활성함수가 없으면 신경망이 아님 (Activation Function) | 무료 | 00:08:00 | |
| w값 찾는 법은 경사하강법을 사용합니다 (Gradient descent) | 00:12:00 | ||
| 근데 제대로 못찾는 경우 학습률 learning rate를 곱해줍니다 | 00:05:00 | ||
| W값 역전파 알고리즘으로 업데이트하는 법 (back propagation) | 00:20:00 | ||
| Tensorflow 빠른기초 : 초보가 쓰기쉬운 딥러닝 프레임워크 | 무료 | 00:16:00 | |
| Tensorflow 빠른기초 2 : 코드짜서 직접 딥러닝을 돌려보자 | 00:14:00 | ||
| Project 1 : 대학원붙을 확률을 예측해보자 | |||
| 이젠 Keras로 손쉽게 모델을 만들 수 있습니다 | 00:13:00 | ||
| 딥러닝모델에 넣을 CSV 데이터 전처리하기 (Pandas) | 00:16:00 | ||
| 학습하기 & 새로운 데이터 집어넣어서 붙을 확률 예측하기 | 00:09:00 | ||
| Project 2 : 이미지 학습과 CNN | |||
| 의류사진 구분 AI 만들기 : 딥러닝으로 이미지를 학습시키려면 | 00:11:00 | ||
| 모델만들고 학습시키기 (Flatten Layer, Model Summary) | 00:11:00 | ||
| 신나고 재밌는 컨볼루션 레이어 (Convolutional layer) | 00:12:00 | ||
| 컨볼루션 모델 만들기 & 학습 | 00:15:00 | ||
| (Kaggle) 개 고양이 구분 AI 만들기 : 데이터 준비와 개발환경 셋팅 | 00:07:00 | ||
| 이미지 2만장 3초만에 Dataset 만들기 | 00:14:00 | ||
| Tensor 데이터 직접 전처리하기 & 모델만들기 | 00:15:00 | ||
| 학습 후 모델을 파일로 저장하는법 (아니면 checkpoint) | 00:14:00 | ||
| 이미지 증강 Image Augmentation | 00:06:00 | ||
| Tensorboard, 그리고 EarlyStopping을 이용한 테스트 자동화 | 00:15:00 | ||
| Sequential말고 Functional API로 만드는 간지나는 모델 | 00:10:00 | ||
| 전이학습으로 정확도 97% 찍기 (transfer learning & fine tuning) | 00:21:00 | ||
| Project 3,4 : Sequence 학습과 RNN | |||
| 순서가 중요한 데이터는 어떻게 학습할까 (RNN 개념) | 00:13:00 | ||
| 신나고 재밌고 성과도 좋은 LSTM, GRU 레이어 설명갑니다 | 00:09:00 | ||
| 작곡 AI 만들기1 : 데이터 준비 & 데이터 숫자로 바꾸는 법 | 00:17:00 | ||
| 작곡 AI 만들기2 : LSTM 모델만들기와 트레이닝 | 00:16:00 | ||
| 작곡 AI 만들기3 : 예측값 뽑는 법 | 00:10:00 | ||
| 작곡 AI 만들기4 : 예측값 200번 뽑기와 예측에 변칙주기 | 00:15:00 | ||
| 악플 검사 AI 만들기 1 : 한글의 우수성 덕에 코드가 길어집니다 | 00:16:00 | ||
| 악플 검사 AI 만들기 2 : Tokenizer 이용한 한글 전처리는 코드한줄컷 | 00:18:00 | ||
| 한국어 자연어처리 기법 소개 (KoNLPy) | 00:05:00 | ||
| (칼럼) 딥러닝 초보들이 흔히하는 실수 : 주식가격 예측 AI | 무료 | 00:05:00 | |
| Project 5 : 다양한 CSV데이터 다루기 | |||
| 이 사람이 죽을 확률은 1 : 데이터 준비 | 00:12:00 | ||
| 이 사람이 죽을 확률은 2 : Preprocessing 레이어 | 00:10:00 | ||
| 이 사람이 죽을 확률은 3 : Functional API 모델과 학습 | 00:11:00 | ||
| Project 6 : Generative Adversarial Network | |||
| 모델두개 맞짱으로 성능을 향상시키는 GAN (Generative Adversarial Network) | 00:13:00 | ||
| 사람얼굴 혼자 그리는 AI 만들기 1 : 데이터 살짝 준비 | 00:13:00 | ||
| 사람얼굴 혼자 그리는 AI 만들기 2 : Generator/Discriminator 모델 만들기 | 00:10:00 | ||
| 사람얼굴 혼자 그리는 AI 만들기 3 : 매우쉽게 설명하는 GAN 학습법 | 00:10:00 | ||
| Deep Learning 강의 나가는 말 | 00:00:00 | ||
수강생 리뷰
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완강했습니다.
센스있는 설명이 좋았습니다.
딥러닝 ㄱㄱㅓ 억
이거 보고 제 뉴럴도 덴스레이어로 바뀌었습니다.
별점을 다섯개를 안 줄 수가 없는 명강의
후속 강의 안 만들어 주시면 별점테러 할거에요,,
돈은 이미 준비되어 있습니다 센세,,
딥러닝 날먹
이거 보고 런닝머신 구매했습니다 감사합니다.
pytorch 영상은 없나요 엉엉ㅜㅜ
총알은 준비되있습니다
돈까먹는 스타트업 창업자가 됩시다
대학 나왔지만 중학교 수준 강좌가 저에겐 딱 맞군요
귀에 쏙쏙 들어오는 강의 잘 들었습니다.
책으로 딥러닝 공부를 해왔었지만 하면서도 이해되지 않는 부분을 일단 따라하면서 조금씩 이해하게 되어서 유익한 시간이었고,
딥러닝 배우실 분들은 다른 책 미리 공부 안 해도 되고 , 일단 이 강의 듣고 다른 딥러닝 책이나 강의 들어도 됩니다.
좋은 강의 추천드립니다.
이론 + 예제 + 실습 모두 갖춘 강의
대부분 인강이나 예제들이 똑같은 풀이에 국한되어있는것과 다르게
기본 이론 + 심화 이론부터 해서 예제와 수강자 본인이 직접 연습할 수 있도록 실습 방안까지 말해주는
완벽한 강의 입니다.
추천합니다.
훌륭하신분이네요.
목소리도 좋고, 전달력도 좋고, 내용도 좋고, 예제도 좋고,
버릴게 하나두 없네요.
감사.
pytorch도 올려주십쇼 ㅜ
부탁입니다
패스트*퍼스 듣다가 환불했네요 ㅎㅎ
비전공자인 저에게 딱 맞는 강의입니다.^^
csv 데이터 활용한 예제 강의도 많았으면 좋겠어요
너무나 감사한 강의
이러한 강의를 만들어주셔서 감사하네요
세상 제일 쉬운 딥러닝 강의
덕분에 성불하였습니다
pytorch 존버
입문자에게는 이 강의가 최고인 듯 합니다. 그러니 파이토치도 부탁드립니다. 제발.
무지 쉽게 잘 배웠습니다
ㄹㅇ 선생님 존경심 드네요
천천히 여러번 반복 수강 추천
요즘 사람들이 쉽고 단순하게 설명하거나 정의 내리는 것을 좋아 하고 세상 만물이 다 그렇게 될 거라고 의심조차 안 하는 것 같지만 세상에 어떤 일 중에는 간단하게 설명 할 수 없고 서사와 내용을 찬찬히 들여다 봐야 비로서 받아 들여지는 게 있다. 선생이 최대한 쉽게 설명하려고 하지만 여태까지 강의 중 제일 어려웠다. 그 이유는 내용의 본질이 쉽고 단순하게 설명되기 어려운 것이라 그런게 아닐까 생각된다. 아무튼 꼼꼼하게 여러번 반복해서 들으면 어느 순간 확 받아들여진다.
사랑합니다
다른 강의처럼 전문용어 많이 남발을 안해서 좋음.
2025년 기준 강의도 해주세요