Point 1. 누구나 쉽게 이해하고 다양한 개념 정리

• 딥러닝에 익숙하지 않은 혹은 처음 접하는 수강생을 대상으로 !
• 딥러닝 기술에 대한 전반적인 소개
• 다양한 분야에 적용될 수 있는 기본 이론을 타겟팅
  

Point 2. 수식 최소화, 직관 최대화

• 필요한 수학적 지식을 최소화하고, 적절한 비유와 시각 자료를 활용
• 직관적인 딥러닝 이해를 목표

Point 3. 해석하는 코딩 실습

• 이론이 코드로 구현되는 과정을 이해하고, 실습으로 이론 강화

Point 4. 이미지와 텍스트 데이터를 중심으로

• 이미지와 텍스트 데이터는 딥러닝 연구의 기본 데이터
• 이미지와 텍스트 데이터를 활용한 딥러닝 접근 방식의 핵심을 이해
• 이미지와 텍스트 데이터의 다양한 활용사례와 확장 방식을 확인

Point 1. 인공지능 개발 실무 경험과 다수의 강의 경험을 겸비한 강사

• 현직 AI 스타트업 AI 모델 개발 리더
• AI 와 딥러닝 분야에서 700 시간 이상의 강의 경험 & 입문자부터 중급까지 150명 이상 지도 경험

Point 2. 입문자 눈높이에 맞춘 쉬운 이론 설명과 과제 실습

• 입문자의 이해도를 높일 수 있는 간결하고 쉬운 이론 및 과제 실습을 통한 습득력 향상

Point 3. 어려운 수식 보다는 그림과 상상을 통한 직관적인 이해 제공

• 수식 설명을 최소화하고 시각적인 자료와 비유를 적용한 이론 설명을 통해 딥러닝 학습 흥미 UP

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Part 1. 들어가기

• OT (강사소개 및 강의소개)
• 실습 환경 Colab 소개 및 설명
• 딥러닝 용어
  
  • 실습 내용: Colab을 활용한 파이썬 기본 문법 테스트 및 파이토치 GPU 활용
  • 제공 자료: 강의 노트, Colab 파일

Part 2. 딥러닝 모델과 문제 & 데이터 소개

• 모델 (판별 모델 / 생성 모델 )
• 문제 (회귀 문제 / 생성 문제 )
• 최신 딥러닝 모델 맛보기 (이미지 / 텍스트 / 음성과영상 / 생성)
  
  • 실습 내용: 최신 모델을 Colab에서 사용해보고 성능을 몸으로 느껴본다.
  • 제공 자료: 강의 노트, Colab에서 실행 가능한 최신 모델 코드(이미지 분류 모델, MLD, T2I)

Part 3. 학습의 이해

• 컴퓨터의 학습
• 학습을하면 뭐가 바뀌는걸까?
• 어떻게 학습을 잘 할까 ? (Loss / 경사 하강법 / 역전파)
• 최고의 모델을 찾아서 (학습, 검증, 평가)
  
  • 실습 내용: 구현된 간단한 인공지능 코드를 보고 학습 과정이 코드 속에 어떻게 구현 되었는지 확인
  • 제공 자료: 강의 노트, 구현된 인공지능 학습 및 평가 코드

Part 4. 퍼셉트론과 MLP

• 뉴런과 퍼셉트론
• 학습을하면 뭐가 바뀌는걸까?
• 어떻게 학습을 잘 할까 ?
• 퍼셉트론과 MLP
• MLP 모델 설계 (이론+실습)
  
  • 실습 내용: 파이토치를 활용해 인공지능 모델을 구현하는 방법을 익힌다
  • 제공 자료: 강의 노트, 구현된 MLP 모델 코드

Part 5. 딥러닝을 활용한 텍스트 데이터 처리

• 이미지 데이터의 특징
• 우리는 어떻게 볼까?
• 이미지와 찰떡인 CNN
• CNN의 크기 변화와 LeNet
• LeNet 구현체 확인
  
  • 실습 내용: CNN 네트워크 구현 과정을 익힌다.
  • 제공 자료: 강의 노트, 구현된 LeNet 모델 코드

Part 6. 딥러닝을 활용한 텍스트 데이터 처리

• 인공지능 모델도 ‘사과’를 알까? (이론+실습)
• 텍스트 데이터
• 텍스트와 찰떡인 RNN
• RNN모델 설계 및 구현체 확인 (이론+실습)
  
  • 실습 내용: RNN 네트워크 구현 과정을 익힌다.
  • 제공 자료: 강의 노트, 구현된 RNN 모델 코드

Part 7. Attention의 시대

• Attention 이란?
• Attention in NLP
• Attention in Image
• Attention in Other Domain

Part 8. 실습

• 실습 설명
• 어디서 많이 본 얼굴인데!?
• 내 마음을 맞춰봐 !

Part 9. 종강

• 강의 복습 및 마무리
• 다음 스텝 소개

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✅ 강의를 미리 만나보세요.

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