딥러닝을 위한 파이썬 레벨2

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

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.

추천 수강자 이런 분께 추천해요

• [딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 수강생
• 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

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