파이썬(Python) 딥러닝(Deep Learning,DL) 프로젝트 - DNN, CNN, RNN 모델 실무

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

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딥러닝 본격적으로 활용해보고 싶어요!

4차 산업혁명 시대에서는 인공지능 기술이 무엇보다 중요해지고 있습니다.
그래서 많은 기업들 역시 AI 전문가 채용에 적극 나서고 있으며, 앞으로는 많은 직업들이 사라질 거라는 전망도 나오고 있습니다.
물론 인간 고유의 영역이라고 여겨졌던 예술이나 창작 등에서는 AI가 아직까지 두각을 드러내지 못하고 있지만, 점차 대체되는 건 시간 문제일 겁니다.
딥러닝 기술은 IT업계 종사자라면 누구나 해보고 싶은 기술이지만 그만큼 진입장벽이 높아 쉽게 도전하지 못하는게 현실입니다.

때문에 딥러닝 관련 지식을 쌓아두실 수 있도록 저희 마소캠퍼스에서 본 딥러닝 강좌를 누구나 따라오실 수 있도록 설계하였습니다.
이를 위해서는 딥러닝의 새로운 알고리즘들에 대해 배우고 익혀야합니다.
이번 <파이썬(Python) 딥러닝(Deep Learning,DL) 프로젝트 - DNN, CNN, RNN 모델 실무> 과정은
파이썬(Python) 언어와 텐서플로우 케라스(Tensorflow Keras) 프레임워크를 기반으로 하는 딥러닝 알고리즘 모델 개발 과정입니다.

앞으로는 더 많은 데이터들로부터 유용한 정보를 추출할 수 있는 기술력 확보가 중요해질 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반 머신러닝/딥러닝 기술이 등장했으며, 이를 구현하는데 사용되는 주요 모델로는 지도학습 방식의 DNN, 비지도학습 방식의 CNN, 그리고 강화학습 방식의 RNN이 있습니다.
딥러닝의 전반적인 개발 과정을 살펴보고 다양한 알고리즘으로 딥러닝 모델을 개발해보는 학습 과정을 자세히 다루며, 각 모델별 장단점 및 적용 사례 실습을 알아보고, 실제 코드를 입력하며 각 모델간 차이를 확인하고 딥러닝 알고리즘을 활용해보세요!

<파이썬(Python) 딥러닝(Deep Learning,DL) 프로젝트 - DNN, CNN, RNN 모델 실무> 강의를 듣고 나면,

여러분께서는 다음과 같은 역량을 확보하실 수 있습니다.

• 딥러닝 개발 과정 프로세스의 이해

• DNN, CNN, RNN의 구성 요소와 모델의 원리 이해

• Tensorflow Keras의 다양한 Framework에 대한 이해

• 다양한 딥러닝 실습을 통한 딥러닝 활용 능력

분야에 상관 없이 압도적인 생산성 향상을 가져다 주는 딥러닝!
딥러닝의 핵심 알고리즘에 대한 상세한 설명을 통해 깊이 있는 이론과 실습을 동시에 학습하는 과정!

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[ 강 사  소 개 ]

김 진 숙

現 마소캠퍼스 수석 교수

컴퓨터시스템 공학 석사

김진숙 교수는 마소캠퍼스에서 빅데이터 부분 수석 교수로 빅데이터(R, 파이썬), HTML5/CSS3, JQueryMobile, 스크래치, 앱인벤터, IoT 등의 최신 IT 관련 기술 과정들까지 다양한 기업과 기관의 수강생들을 대상으로 열정 넘치는 강의를 이어가고 있습니다. 김진숙 교수는 스마트팜 IoT 프로젝트, 카 셰어링 앱 프로젝트 등 다수 프로젝트 지도 경력까지 겸비한 전문가입니다.

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