AI CASTLE
본 교육은 딥러닝 입문자를 위한 교육입니다.
1. 딥러닝이란?
딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌가 정보를 처리하고 학습하는 방식을 모방한 인공 신경망을 사용합니다. 이는 머신러닝의 한 형태로, 대량의 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는데 사용됩니다. 이미지 인식, 음성 인식, 언어 번역과 같은 다양한 응용 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
2. 강의 소개
이 강의는 딥러닝의 기본 개념에서 시작하여, 최신 딥러닝 모델과 기술을 깊이 있게 탐구합니다. 실제 케이스 스터디와 프로젝트를 통해 딥러닝의 실용적 적용 방법을 배우며, 이론과 실습을 병행하여 실무에 적용 가능한 실력을 기릅니다.
3. 이런걸 배워요
- 딥러닝의 기본 원리와 개념 이해
- 다양한 딥러닝 모델과 알고리즘의 실습
- 실제 문제 해결을 위한 딥러닝 기술의 적용
- 최신 딥러닝 트렌드와 연구 결과의 이해
- 딥러닝을 활용한 프로젝트 개발
4. 강의 내용
- 딥러닝 기본 원리: 신경망, 역전파, 손실 함수, 최적화 기법
- 주요 딥러닝 모델: CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), GAN(생성적 적대 신경망)
- 딥러닝 실습: TensorFlow, PyTorch를 이용한 모델 구축 및 훈련
- 응용 분야: 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습
- 최신 딥러닝 연구: 트랜스포머 모델, 자율 주행, 의료 이미징
5. 수강 대상
- 본 강의는 파이썬 및 Numpy, Pandas, maplotlib, sklearn 등의 과학 라이브러리에 대한 기초 지식이 있는 학생을 대상으로 하는 강의입니다.
- 만약, 이에 대한 기초 지식이 없다면 Python으로 배우는 '데이터 분석 프로그래밍' 입문 강의를 먼저 수강할 것을 권장드립니다.
커리큘럼
- 본 강의는 24시간 (최소) ~ 100시간 (최대) 로 다양하게 구성이 가능합니다.
- 아래의 예시는 72시간 커리큘럼의 예시를 보여줍니다.
| 주제 | 훈련 내용 | 수업 방식 | 훈련시간 (hr) |
|---|---|---|---|
| DNN과 Tensorflow2 | Keras를 활용한 인공신경망 개요 | 실습 | 3 |
| 심층 신경망 훈련하기 | 실습 | 3 | |
| 사용자 정의 모델과 훈련 | 실습 | 3 | |
| 데이터 적재와 전처리 | 실습 | 3 | |
| CNN을 활용한 컴퓨터 비전 | CNN의 합성곱 층과 풀링 층 이해하기 | 이론 | 3 |
| 사전 훈련된 모델을 활용한 전이 학습 | 실습 | 3 | |
| 분류와 위치 추정 | 실습 | 3 | |
| 객체 탐지 | 실습 | 3 | |
| Yolo를 활용한 객체 탐지 | 실습 | 3 | |
| 시멘틱 분할 | 실습 | 3 | |
| RNN을 활용한 시계열 분석 | RNN의 원리와 구조 | 이론 | 3 |
| RNN, LSTM, GRU를 활용한 시계열 예측 | 실습 | 3 | |
| 긴 시퀀스 처리하기 | 실습 | 3 | |
| Attention과 자연어처리 | RNN을 활용한 자연어 생성 | 실습 | 3 |
| 감성 분석 | 실습 | 3 | |
| 인코더-디코더를 활용한 번역 | 실습 | 3 | |
| 어텐션 메커니즘 | 실습 | 3 | |
| GAN을 활용한 생성AI | 오토인코더 | 실습 | 3 |
| GAN 알고리즘을 활용한 이미지 생성 | 실습 | 3 | |
| Style GAN | 실습 | 3 | |
| 강화학습 | 강화학습 알고리즘 개요 및 원리 | 이론 | 3 |
| Policy Gradient | 실습 | 3 | |
| Q-Learning | 실습 | 3 | |
| Deep Q-Learning | 실습 | 3 |
이 강의는 딥러닝의 이론과 실습을 통해 차세대 AI 기술의 선두주자가 되고자 하는 이들에게 필수적인 교육 과정입니다. 최신 기술 동향과 실무 적용 능력을 동시에 갖추게 될 것입니다.
위탁 교육 문의 안내
귀하의 조직에 최적화된 교육 솔루션을 제공합니다.
저희 강좌는 기업, 기관, 혹은 특정 그룹을 위한 맞춤형 위탁 교육 프로그램을 제공합니다. 이를 통해 귀사의 특정 요구사항과 목표에 부합하는 교육 커리큘럼을 설계하고 실행합니다. 우리의 전문가 팀은 귀하의 조직에 특화된 내용으로 강좌를 조정하여, 최대한의 학습 효과를 보장합니다.
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- 맞춤형 커리큘럼: 귀사의 필요와 목표에 맞춰 전문적으로 구성된 교육 과정.
- 유연한 일정 조정: 귀사의 일정에 맞춰 교육 일정을 조율할 수 있습니다.
- 다양한 교육 형태: 오프라인, 온라인 또는 혼합 형태의 교육 방식을 선택할 수 있습니다.
- 실질적인 결과 중심: 실제 업무에 적용 가능한 지식과 기술 습득에 중점을 둡니다.
문의 및 상담 방법:
- 이메일 문의: edu@aicastle.io
- 전화 문의: 031-307-2929
귀사의 구체적인 요구사항과 교육 목표에 대해 상담해 드리고자 합니다. 문의하실 사항이 있으시면 언제든지 연락 주시기 바랍니다. 저희는 귀사의 성공을 위해 최선을 다할 준비가 되어 있습니다.
