딥러닝을 위한 파이썬 레벨2 - goormEDU

딥러닝을 위한 파이썬 레벨2

6가지 미니 프로젝트를 통해 구현 능력을 기릅니다.

Lecture Introduction
Difficulty
Easy
Category
Programming - AI
Tag
딥러닝, 파이썬
Target Audience
- [딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 수강생
- 딥러닝을 처음 입문하시는 분
- 파이썬을 처음 배우시는 분
- 프로그램 구현 능력이 부족하신 분
- 딥러닝과 파이썬을 함께 시작하시고 싶은 분
- 딥러닝 전문 과정에 함께 하고 싶으신 분



강좌의 특별함 From Lv.1 to Lv.2


[딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 강좌에서 배웠던 파이썬 문법에서 더 나아가 딥러닝에서 사용되는 아이템들을 직접 구현해봅니다. 강좌를 단순히 듣기만 해서는 프로그래밍 실력이 늘지 않습니다. 우리는 6가지 미니 프로젝트를 통해 스스로 고민하고 해결하며 구현하는 능력을 키울 거예요. 강의는 스스로 고민하고, 설명을 듣고, 다시 한번 복습하는 방식으로 진행됩니다.


6가지 미니 프로젝트

  • Top-5 Accuracy
  • Mean Subtraction and Normalization
  • Edge Detection
  • Correlation + Activation + Pooling
  • K-Nearest Neighbor Classification
  • K-Means Clustering



함께 배워볼 거예요 01 Advanced Equations
딥러닝을 위한 파이썬 레벨2 강좌에서는 레벨1보다 조금 더 복잡한 수식을 배웁니다. 어렵지만 딥러닝에서 자주 사용되는 수식이기 때문에 반드시 배워야 합니다. 완강 후에는 수식을 이해하고 구현하는 능력이 향상되고, 딥러닝에서 배우게 될 아이템들의 동작 원리와 Vectorization의 필요성에 대한 지식도 함께 얻게 될 거예요.


02 Assembling Building Blocks 모든 프로그램은 작은 Module로 구성되어 있습니다. 그리고 그 Module은 기본적인 동작으로 이루어져 있죠. 6가지 미니 프로젝트에서는 우리가 여태 배웠던 작은 Module들을 조합하여 K-Nearest Neighbor Classification, K-Means Clustering과 같은 머신러닝 알고리즘, 그리고 Convolutional Layer, Edge Detection와 같은 딥러닝 관련 주제들을 직접 구현해 봅니다.



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  • 딥러닝을 처음 입문하시는 분
  • 파이썬을 처음 배우시는 분
  • 프로그램 구현 능력을 기르고 싶은 분
  • 딥러닝과 파이썬을 함께 시작하시고 싶은 분
  • 딥러닝 전문 과정에 도전하고 싶은 분


강의자 소개 딥러닝은 저만 믿고 따라오세요


유튜브 채널을 통해 딥러닝에 관한 짧고 굵은 지식을 나누고 있습니다.


  • [과학기술정보통신부] AI 이노베이션 스퀘어 - 딥러닝 강사
  • [런어데이] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1 강사
  • [런어데이] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2 강사
  • [런어데이] 데이터 시각화를 위한 파이썬 강사
  • [런어데이] Forward Propagation of Neural Networks 강사
  • [Youtube] Shin's Lab 운영(신호처리, 수학, 프로그래밍)
  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사
  • [패스트캠퍼스] Byte Degree: Deep Learning Essentials 리뷰어
  • [Edwith] 교수자
  • [광운대학교] 파이썬 및 영상처리 세미나 리더


📣 알려드립니다. - 강좌에서 다루는 모든 소스코드와 이에 대한 간단한 설명을 Jupyter Notebook 파일로 제공합니다. - Learning 4 Deep Learning(L4DL) 프로젝트의 모든 강좌는 Private Slack 채널을 통해 질의응답을 주고받고 있습니다. - Slack 채널은 이 강좌를 수강하신 모든 분들이 가입하실 수 있으며 가입 신청 방법은 Chapter1에서 확인해 주세요. - 강좌와 관련된 질문은 Slack 채널을 이용해 남겨주세요. 빠르게 확인하고 답변드리겠습니다.

Preview
Expand All
  • 01
    Introduction to the Course
  • Orientation
  • 02
    Exercise Group.1: Jupyter Notebook 활용하기
  • Exercise 1~3
  • 03
    Exercise Group.2: For Loop 확장하기
  • Exercise 4~6
Curriculum
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  • 01
    Introduction to the Course
  • Orientation
    슬랙(Slack) 커뮤니티 가입 신청
    강의자료 다운로드
  • 02
    Exercise Group.1: Jupyter Notebook 활용하기
  • Exercise 1~3
  • 03
    Exercise Group.2: For Loop 확장하기
  • Exercise 4~6
  • 04
    Exercise Group.3: Tuple and zip
  • Exercise 4~6 Review
    Exercise 7~10
  • 05
    Exercise Group.4: Tuple Unpacking & zip 연습
  • Exercise 7~10 Review
    Exercise 11~15
  • 06
    Exercise Group.5: For Loop + enumerate
  • Exercise 11~15 Review
    Exercise 16~19
  • 07
    Exercise Group.6: zip + enumerate
  • Exercise 16~19 Review
    Exercise 20~22
  • 08
    Exercise Group.7: (Mini-project) Top-5 Accuracy
  • Exercise 20~22 Review
    Exercise 23~24
    Project Lecture
  • 09
    Exercise Group.8: String Formatting
  • Exercise 23~25 Review
    Exercise 26~32
  • 10
    Exercise Group.9: Dictionary
  • Exercise 26~32 Review
    Exercise 33~38
  • 11
    Exercise Group.10: Dictionary Looping and Meta Data
  • Exercise 33~38 Review
    Exercise 39~43
  • 12
    Exercise Group.11: (Mini-project) Mean Subtraction & Normalization
  • Exercise 39~43 Review
    Project Overview
    Project Lecture
  • 13
    Exercise Group.12: List Comprehension
  • Exercise 44 Review
    Exercise 45~49
  • 14
    Exercise Group.13: Dictionary Comprehension
  • Exercise 45~49 Review
    Exercise 50~53
  • 15
    Exercise Group.14: Importing Modules
  • Exercise 50~53 Review
    Exercise 54~58
  • 16
    Exercise Group.15: 초월함수의 그래프
  • Exercise 54~58 Review
    Exercise 59~65
  • 17
    Exercise Group.16: Average / Max Pooling
  • Exercise 59~65 Review
    후반부 강의 안내사항
    Exercise 66~69
  • 18
    Exercise Group.17: Correlation / Convolution
  • Exercise 66~69 Review
    Exercise 70~71
  • 19
    Exercise Group.18: AveragePooling2D / MaxPooling2D
  • Exercise 70~71 Review
    Exercise 72~73
  • 20
    Exercise Group.19: Corr2D / Conv2D
  • Exercise 72~73 Review
    Exercise 74~75
  • 21
    Exercise Group.20: (Mini-project) Edge Detection
  • Exercise 74~75 Review
    Project Overview
    Project Lecture
  • 22
    Exercise Group.21: Zero-padding
  • Exercise 76 Review
    Exercise 77~79
  • 23
    Exercise Group.22: 2D Zero-padding
  • Exercise 77~79 Review
    Exercise 80~82
  • 24
    Exercise Group.23: Strides
  • Exercise 80~82 Review
    Exercise 83~86
  • 25
    Exercise Group.24: 2D Strides
  • Exercise 83~86 Review
    Exercise 87~89
  • 26
    Exercise Group.25: (Mini-project) Convolutional Layer
  • Exercise 87~80 Review
    Project Overview
    Project Lecture
  • 27
    Exercise Group.26: (Mini-project) K-Nearest Neighbor
  • Project Overview
    Project Lecture
  • 28
    Exercise Group.27: (Mini-project) K-means Clustering
  • Project Overview
    Project Leture
  • 29
    Outro to the Course
  • Outro to the Course
Instructor Introduction
Lecture Reviews
39,000

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Difficulty
Easy
Lecture Period
Unlimited