클래스 미리보기

딥러닝을 위한 파이썬 Level 1

0.0 (0명 평가), 3명 수강
50,000원

클래스 길이 약 27시간
난이도 초급
수강 기간 365일
스터디 채팅방

<딥러닝 전문가 과정> 질문답변방

26명의 멤버가 함께하고 있습니다.

강의를 구매하시면 즉시 채팅방에 초대됩니다.

📣 공지사항

본 강좌를 수강한 수강생들은 Private Slack 채널에 참여가 가능합니다.

  • 슬랙(Slack) 커뮤니티 가입 신청 방법은 2번째 강의인 "개발환경 세팅"의 강의노트에서 확인이 가능하십니다.
  • 질문&답변은 슬랙 채널에 남겨주시면 보다 빠르게 확인해드리고 있습니다.


오리엔테이션 영상




Learning 4 Deep Learning Project Curriculum 📑


[전체화면 링크]


딥러닝의 기본기!

딥러닝 강의를 하다 보면 정말 다양한 분야에서 일 하고 있고, 다양한 전공을 가진 분들이 딥러닝을 배우고 싶어한다는 걸 알게 됩니다. 그럼 모두 같이 딥러닝을 시작할 수 있을까요? 아쉽게도 아닙니다.



딥러닝을 시작하기 위해선 이 분야와 관련된 기본적인 지식과 기술들을 가지고 시작해야 합니다.



딥러닝의 가장 기본기는 프로그래밍 능력입니다. 그리고 우리가 배워야 할 프로그래밍 언어는 바로 파이썬입니다. 많은 분들이 이 기본기를 탄탄히 다지지 않고 딥러닝을 배우려고 합니다.


  • Scipy
  • Scikit-learn
  • OpenCV
  • TensorFlow
  • PyTorch


실제로 파이썬의 기본기를 익히지 않고, 위의 Library나 Framework가 제공해주는 API들만 배우고 딥러닝을 시작하시는 분들이 많습니다. 이는 실제 프로젝트를 시작하려고 하면, 바로 한계에 부딪히는 공부방법입니다.

이 강의는 여러분들이 딥러닝을 배울 때 기본기에서 흔들리지 않고, 딥러닝에만 집중할 수 있도록 도와주기 위해 준비됐습니다



프로그래밍을 배우는 방법

기본기가 중요한 건 알겠는데, 그럼 파이썬은 어떻게 배워야 할까요? 이 질문에 대답하기 위해 제가 다음과 같은 질문을 드려보겠습니다.


영어 회화를 잘 하기 위해 영어 문법책을 다 외우시나요? 아마 그런 분은 별로 없을껍니다. 문법을 잘 안다고 회화를 잘 하는 것은 아닐테니까요! 가장 효과적으로 영어 회화를 배우는 방법은 쉬운 문법을 사용하더라도, 자주 영어로 말해봐야 하는 것 아닐까요?  


영어를 잘 한다는 것은 "자신의 생각을 영어로 잘 표현하는 것"이지 영어 문법을 잘 아는 것은 아닙니다. 그리고 파이썬은 영어와 같은 언어입니다.



파이썬을 배우기 위해 문법책을 달달 외우는 것은 영문법 책을 다 외우고 영어 회화를 잘 하길 바라는 것과 같습니다. 영어 회화를 공부하는 것과 마찬가지로 우리는 컴퓨터와 자주 대화하는 것이 중요하고, 자신의 생각을 컴퓨터에게 전달 할 수만 있으면 프로그래밍을 잘 하는 것입니다.

그리고 컴퓨터는 지금도 여러분과 대화할 준비가 돼있습니다. 이 강의를 통해 여러분들은 그 누구보다 앞으로 컴퓨터와의 대화를 많이 하게 될 것입니다.




강의 특징


그럼 우리는 컴퓨터와 무슨 주제로 얘기를 할까요? 우리는 딥러닝을 배우기 위해 파이썬을 배웁니다. 즉, 딥러닝에서 다루는 주제들로 컴퓨터와 대화를 많이 해봐야 합니다. 실제로 강의에선 다음과 같이 딥러닝에서 반드시 알아야 할 내용들을 파이썬과 함께 배워봅니다.


강의를 통해 여러분들은 컴퓨터와의 회화를 잘 하기 위해 기본적인 문법을 가지고 수 많은 대화를 하게 됩니다. 제가 프로그래밍을 가르칠 때 항상 하는 말은 바로 이 말입니다.



딥러닝을 배우기 위해 필수적으로 알아야할 내용들을 가지고 여러분들은 계속된 반복훈련을 하게 됩니다.



이런 연습들을 통해, 강의가 끝나게 되면 여러분들은


  • 프로그래밍에 대한 자신감을 가지게 되고
  • 키보드가 손에 쫙쫙 달라붙는 신기한 경험을 하게 될 것이며
  • 딥러닝에서 사용되는 기본적인 아이템들과 친해질 것입니다.


딥러닝은 어느 전문 분야와 마찬가지로 단기간에 완성되는게 아닙니다. 처음 딥러닝에 입문하시는 분이 바로 딥러닝을 훑고 프로젝트로 성과를 내려고 한다면, 오히려 딥러닝과 사이가 안 좋아질 가능성이 높습니다.

기본기를 다지지 않고 조급함이 앞서 바로 딥러닝에 뛰어드는 것은 마라톤에서 달리고 싶은 마음에 발에 족쇄를 달고 달리는 것과 같습니다. 족쇄를 풀고 달리기 시작하는 사람과 조급함 마음에 족쇄를 달고 달리기 시작하는 사람은 장기적으로 어떻게 될까요?



본 강의를 통해 여러분들이 딥러닝의 전문가가 되는 "어렵지만 옳은 방향"으로 인도하려고 합니다.


커리큘럼 총 44강 · 26시간 37분
Exercise Group.1: 강의 소개 / 변수와 연산자 / 평균과 Mean Subtraction
오리엔테이션
25:47
개발환경 세팅
2:57
Exercise 1~10 맛보기
1:09:11
Exercise Group.2: 분산과 표준편차 / Standardization
Exercise 1~10 Review
12:46
Exercise 11~13
43:38
Exercise Group.3 벡터 연산
Exercise 11~13 Review
44:51
Exercise 14~17
8:59
Exercise Group.4: Euclidean Distance, Mean Squared Error
Exercise 14~17 Review
8:57
Exercise 18~21
41:30
Exercise Group.5: List / Mean Subtraction / Standardization
Exercise 18~21 Review
8:55
Python and IDEs
12:16
Exercise 22~27
55:22
Exercise Group.6: List / 벡터 연산 / Euclidean Distance / MSE
Exercise 22~27 Review
14:54
Exercise 28~35
1:04:53
Exercise Group.7: For loop의 기본적인 사용법
Exercise 28~35 Review
14:49
Exercise 36~44
1:02:55
Exercise Group.8: For loop / 평균과 Mean Subtraction
Exercise 36~44 Review
12:49
Exercise 45~48
1:18:29
Exercise Group.9: For loop / 분산과 표준편차 / Standardization
Exercise 45~48 Review
17:58
Exercise 49~52
1:14:32
Exercise Group.10: For loop / 벡터 연산 / Euclidean Distance / MSE
Exercise 49~52 Review
19:58
Exercise 53~59
1:04:55
Exercise Group.11: If문의 기본적인 사용법
Exercise 53~59 Review
18:52
Exercise 60~67
45:10
Exercise Group.12: If문 연습 / 최댓값, 최솟값 구하기
Exercise 60~67 Review
10:50
Exercise 68~72
1:04:51
Exercise Group.13: 최댓값, 최솟값 구하기 / Normalization / 최댓값, 최솟값 위치 구하기
Exercise 68~72 Review
20:56
Exercise 73~75
49:53
Exercise Group.14: (미니 프로젝트) Sorting 구현하기
Exercise 73~75 Review
16:59
Exercise 76
40:48
Exercise Group.15: Accuracy / Confusion Vector / Histogram ...
Exercise 76 Review
20:00
Exercise 77~81
1:09:55
Exercise Group.16: 2차원 Data & Nested List / 학생별, 과목별 평균점수 구하기
Exercise 77~81 Review
19:56
Exercise 82~85
1:10:18
Exercise Group.17: 2차원 Data에 대한 Mean Subtraction, Standardization
Exercise 82~85 Review
21:57
Exercise 86~88
56:29
Exercise Group.18: 2차원 Data에 대한 벡터 연산
Exercise 86~88 Review
19:00
Exercise 89~92
51:36
Exercise Group.19: Euclidean Distance / 과목별 최고점 ,최우수 학생 ...
Exercise 89~92 Review
17:57
Exercise 93~96
1:19:25
Exercise Group.20: 2차원 데이터를 이용한 Matrix Operations
Exercise 93~96 Review
25:59
Exercise 97~100
1:21:51
Exercise Group.21: Outro
Exercise 97~100 Review
28:59
Outro
4:00
멘토 소개
신경식
공대형아의 데이터를 위한 파이썬
(5.0), 23명 수강
머신러닝과 딥러닝 프로젝트 진행 시 필요한 심도 있는 이해와 전문적인 기술을 가르쳐 드립니다. 입문 수준에 머무르지 않고, 인공지능 전문가로 만들어 드리겠습니다.
👨‍🏫[패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강의
🔥[유튜브] Shin's Lab 운영(수학, 신호처리, 머신러닝, 딥러닝)
신경식의 다른 클래스는 어떠세요?