🔥TensorFlow와 실습 프로젝트로 배우는
딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스

03.31까지 얼리버드 34% 할인특가

월 110,000원

TensorFlow와 실습 프로젝트로 배우는 딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스​

총 강의 회차

총 10강, 30시간
평일반: 주 3회, 총 9시간

강의 일정

2021.04.07(수) ~ 2021.04.28(수)
평일반: 월, 수, 금 19:30~22:30

장소

ZOOM을 이용한 원격강의
(강의 녹화본 6개월 제공)

문의

help@aischool.ai
최대 1일 이내에 답변

강의 녹화본 제공

야근으로 수업에 참석하지 못하거나, 이해가 잘안되는 내용을 반복해서 복습하실 수 있도록 강의 녹화본을 제공해드립니다.

 
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tensorFlow 2.0을 이용한 실습 프로젝트를 통해 배우는 딥러닝 이론과 실무 적용

최신 딥러닝 기법의 원리와 TensorFlow 2.0을 이용해서 딥러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 기초부터 심화레벨까지 단계별로 학습합니다. 또한 최신 딥러닝 기법을 컴퓨터 비전 분야에 적용한 사례를 논문과 코드리뷰를 통해 학습함으로써 실제 문제에 딥러닝 기법을 응용하는 능력을 기릅니다.
또한 차량 번호판 인식(OCR), 물체 검출(Object Detection) 실습 프로젝트를 통해  [데이터 수집] – [딥러닝 모델 구현] – [딥러닝 모델 배포] 전 과정을 학습합니다.

강의 마감까지 남은 시간

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03.31일까지 얼리버드 34% 할인 이벤트 중

수강 후기

생생한 수강후기를 통해 강의 특징을 한 눈에 살펴보세요.

6기 수강생 이OO님

5/5
현업에서 Object Detection을 적용코자 어느정도 기초지식을 쌓은 후에 본 강의를 수강하게 된 수강생으로써 매우 만족스러운 강의였습니다. 30시간의 강의 시간동안 상당히 많은 내용을 다루고 있기 때문에, 충분한 시간을 투자하여 학습한다면 넓은 배경지식을 함양하게 될 것이라고 생각합니다. 실습 위주로 강의를 진행하였기 때문에, 저의 수강 목적과 굉장히 부합하는 강의였다고 생각합니다. 현업에 영상 딥러닝 모델을 적용하고자 하는분들께 추천드립니다! 최신 논문들을 리뷰하고 구현체를 함께 살펴보았던 것과 매 강의마다 주어졌던 실습과제들을 통해 이해도를 높일 수 있었던 부분이 특히 좋았습니다.

6기 수강생 송OO님

5/5
딥러닝의 기초 개념부터 실제 구현까지 알차게 배우고 써먹을 수 있는 강의입니다. 혼자서 공부하기 막막하신분들께 추천드려요! 딥러닝은 논문을 보면서 이해해야하는 부분이 많은데, 혼자서 학습하는 사람은 논문에 선뜻 다가가기 쉽지 않습니다. 강의에서 최신 논문리뷰도 친절하게 해주셔서 훨씬 수월하게 공부할 수 있게 되었습니다! 그리고 논문 내용을 실제로 구현해보는 것도 큰 도움이 됐습니다!

6기 수강생 서OO님

5/5
최근 컴퓨터비전 분야에 관심을 갖게된 대학원생입니다. 학교에서 배우는 지식과 실무에서 사용하는 부분, 특히 코드구현과 실제 이론은 컴퓨터비전분야 딥러닝을 배우기에 아주 적합했습니다. 저는 논문을 쓰기 위한 기본적인 이론지식을 쌓기위해 수강했지만 코드 구현 실습부분과 이론부분 모두에서 좋은 학습을 하고갑니다. 강사님께서 질의응답에 대해서 잘 설명해주셔서 너무 좋았습니다. 무엇보다 강의 후에도 slack 채널을 통해 질문을 할 수 있다는 점이 가장 큰 장점인 것 같습니다.

5기 수강생 이OO님

5/5
딥러닝을 실무에 적용해야하는 상황이 발생할것 같아 적합한 교육을 찾기위해 구글검색중 필요한 실무와 동일한 교육이라 참가하게 되었습니다. 이론교육후 실제 코드레벨에서 이어지는 설명이 교육내용을 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 또한 수강외 시간에 Slack을 통한 강사님의 친절한 안내에 감사드립니다. 실제코드를 보고 진행하는 자세한 설명이 좋았고 혼자서 알기 어려운 정보 습득 방안을 제시해주셔서 좋았습니다.

5기 수강생 이OO님

5/5
다양한 인공지능 네트워크 모델에 대한 이론 강의와 함께 실제 업무에 적용하는 방법을 설명해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 어려운 내용도 있었지만 인공지능에 학습에 도움이 되는 링크도 많이 알려주셔서 앞으로 업무 진행과 학습에 있어 큰 도움이 될 것 같습니다. 인공지능 알고리즘을 실무에 적용 가능한 Fine-Tuning 기법에 대한 설명과 다양한 신경망 모델에 대한 벤치마크 정보와 최신 기술을 공유해주셨던 부분이 특히 좋았습니다.

5기 수강생 김OO님

5/5
보통 딥러닝 책이나 수업을 들으면 MNIST 같은 기본적인 예제 중심으로 수업을 진행 하는데 비해 실무에 바로 적용할 수 있는 실습을 할 수 있다는 것이 좋았습니다. 기존 구현체를 바로 가져다 사용할 수 있는 방법을 들을 수 있어 최신 딥러닝 모델을 내 데이터에 어떻게 적용할 수 있는지 알게되어 좋았습니다.

3기 수강생 강OO님

5/5
딥러닝의 기초에 대한 이론적인 강의가 도움이 많이 되었고, 뿐만 아니라 예시코드를 통해 실습을 해봄으로서 실질적인 응용능력을 기르는데 도움이 되었습니다. 특히 이론적인 부분을 설명할때 논문리뷰를 하고, 실습을 할때 같이 코드리뷰를 통해 논문의 내용을 실제구현된 코드로 파악할 수 있다는 점이 큰 장점이었습니다. 기존에 가지고있던 딥러닝에 관한 의문점들을 많이 해결하고 간 것 같아 좋았습니다.

2기 수강생 신OO님

5/5
이론 위주의 강의가 아닌 실제 사용되는 기술로 진행하여 업무에 많은 도움이 되었습니다. 강의 내용은 어려운것도 있었지만 현재 업무와 추후 업무에 딥러닝을 어떻게 적용해야 할지 많은 도움을 받았습니다. 수강 도중 Slack을 통해 질문을 많이 하였는데, 수업 내용과 연관이 없는것도 성실하게 답변해주셔서 좋았습니다.

1기 수강생 노OO님

5/5
단기간에 딥러닝에 대하여 많은것을 체득해 볼 수 있는 좋은 시간이었습니다. 빠른 결과물을 필요로 하는 실제 개발자들에게 유용한 수업이었고, YouTube나 책으로 배우는 것보다 강의를 선택한게 좋은 선택이었던 것 같습니다. 강사님 실력도 뛰어 나서 배울점이 많았습니다. 실제 적용사례가 실무와 연관성이 커서 많은 도움이 되었습니다.

1기 수강생 정OO님

5/5
딥러닝 컴퓨터비전에 관한 최신 동향 및 실무에 적용하는 수준으로 배울 수 있는 수업이라 좋았습니다. 어려운 내용이지만 어떻게 공부하면 되는지 방향을 잡을 수 있습니다. 텐서플로 2.0을 반영한 실제 코드 작성을 어떻게 진행하는지, 이미지 딥러닝의 실제 예시를 볼 수 있는 기회라서 좋았습니다.

실습 프로젝트 예시

Object Detection Example
차량 번호판 인식 Example
Object Detection 실습 프로젝트

수강생 재직 기업

강의 특징

이론과 구현능력을
한번에 학습

딥러닝의 핵심 이론과 TensorFlow를 이용한 딥러닝 알고리즘 구현 능력을 한번에 학습합니다. 

TensorFlow 2.0을
이용한 학습

최신 TensorFlow 2.0을 이용해서 딥러닝 알고리즘을 구현합니다.

Slack을 이용한
자유 질의응답

강의 시간 외에도 궁금한 사항이 있으면 언제든지 Slack 채널을 통해 질의응답을 받을수 있습니다.

실습 프로젝트를 통한
응용능력 배양

딥러닝 기법의 이론 뿐만 아니라 실습 프로젝트를 통해 딥러닝을 실제문제에 적용하는 능력을 기릅니다.

사전 지식 체크 리스트

아래 사전 지식을 만족하지 못할시 강의 수강에 어려움이 있을수 있습니다.

수강 대상

빠른 시간안에 딥러닝을 학습하고자하는 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생

짧은 시간안에 딥러닝의 핵심 원리를 파악하고, 실제 응용능력을 기르고 싶은 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생​

수식이해가 아닌 실제 문제에 딥러닝을 적용해보고 싶은 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생

복잡한 수식 이해가 아닌 딥러닝을 실제 문제에 적용해보고 싶은 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생​

기초는 학습한 상태이지만 무엇을 더 공부해야 할지 막막한 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생

MNIST 분류 예제, ANN, CNN, RNN, LSTM의 기본 원리는 학습한 상태이지만 이후에 무엇을 더 공부해야할지 막막한 개발자 · 연구자 · 대학생 · 대학원생​

Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용해보고 싶은 개발자·연구자·대학생·대학원생

나만의 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용해보고 싶은 개발자·연구자·대학생 ·대학원생

PART 1. 딥러닝 기본구조에 대한 이해 및 TensorFlow API 사용법 학습

학습목표
  • 머신러닝/딥러닝이 무엇인지, 머신러닝 기법을 이용해서 문제를 해결하기 위해서 필요한 요소들이 무엇인지를 학습합니다. 또한 기초 예제를 통해 TensorFlow API를 이용해서 딥러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 학습합니다.

내용
  • 머신러닝/딥러닝을 이용한 문제 정의 및 해결 과정

실습
  • 기초 예제를 통한 TensorFlow API 사용법 학습
학습목표
  • Computer Vision 문제에 광범위하게 활용되는 딥러닝 구조인 Convolutional Neural Networks(CNN)의 원리와 대표적인 CNN 모델들의 구조를 학습하고, CNN을 이용한 이미지 특징 추출방법을 학습합니다.
내용
  • Convolutional Neural Networks(CNN)의 원리
실습
  • 기초 예제를 통한 CNN 구현방법 학습
학습목표
  • 최신 CNN 모델들의 구조와 사전 학습된(Pre-Trained) AlexNet, VGGNet, GoogLeNet(Inception), ResNet을 사용하는 방법을 학습합니다.
내용
  • Pre-trained CNN Models
실습
  • Pre-Trained CNN 모델 사용법
학습목표
  • 자연어 처리(NLP)와 시계열 데이터에 광범위하게 사용하는 Recurrent Neural Networks(RNN)와 기본 RNN을 개선한 LSTM(Long-Short Term Memory Networks) 구조의 원리를 학습합니다. 또한 자연어 처리에서 언어를 바라보는 Language Modeling 개념을 학습합니다.
내용
  • Recurrent Neural Networks(RNN), LSTM(Long-Short Term Memory Networks)의 원리
실습
  • 기초 예제를 통한 RNN/LSTM 구현방법 학습

PART 2. 실습 프로젝트를 통해 딥러닝을 실제문제에 적용하는 법을 학습

학습목표
  • 이미지에서 Text Detection이 있는 부분을 검출하는 Text Detection 문제 영역을 소개하고 Text Detection 문제를 다루는 논문들을 리뷰합니다. 또한 차량 번호판 인식 프로젝트 진행을 위해서 이미지에서 차량 번호판을 Detection하는 Text Detector를 구현합니다. 

 

내용
  • Text Detection, License Plate Detection, ICDAR Dataset

 

실습
  • 차량 번호판 Detector 구현
학습목표
  • 텍스트가 포함된 이미지 영역에 존재하는 글자가 무엇인지를 파악하는 Text Recognition 문제 영역을 소개하고 Text Recognition 문제를 다루는 논문들을 리뷰합니다. 또한 차량 번호판 인식 프로젝트 진행을 위해서 차량 번호판 이미지에서 글자를 Recognize하는 Text Recognizer를 구현합니다.
 
내용
  • Text Recognition, License Plate Recognition
 
실습
  • 차량 번호판 Recognizer 구현
학습목표
  • 차량 번호판 인식 프로젝트 진행을 위해 필요한 기초 지식들을 습득합니다. Numpy, Pandas, scikit-learn과 같은 Data Handling를 위한 라이브러리 사용법과 데이터 수집 및 증대를 위한 기법들을 학습합니다.
내용
  • Numpy, Pandas, scikit-learn, Data Handling
실습
  • 차량 번호판 인식 프로젝트 실습
학습목표
  • 이미지에서 물체가 있는 부분을 검출해내는 Object Detection 문제 영역과 Object Detection을 위한 딥러닝 모델들을 학습합니다.
내용
  • Object Detection을 위한 딥러닝 모델들
실습
  • Object Detection 프로젝트 실습
학습목표
  • Object Detection 딥러닝 모델을 이용해서 Custom 데이터셋에 대해서 Object Detection을 수행하는 프로젝트를 진행하면서 Object Detection을 실제 문제에 응용하는 방법을 학습합니다.

 

내용
  • Object Detection 실습 프로젝트

 

실습
  • Object Detection 프로젝트 실습
학습목표
  • 학습된 모델을 API화하여 서버-클라이언트 구조로 배포하는 방법을 학습합니다.

 

내용
  • Model Deployment

 

실습
  • 모델 배포 실습

강사 약력

SOLARIS 강사님

저서

강의 이력

TensorFlow와 실습 프로젝트로
배우는 딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스 (ZOOM을 이용한 원격 강의)

얼리버드 34% 할인 이벤트 중

2021.03.31 까지

정가

1,000,000원

얼리버드 특가

660,000원

6개월 할부 시

110,000

취소/환불 정책

내용 환불 방법 기타
취소 시
수업 시작 전 전액 환불
  • 환불 의사를 밝힌 다음날부터 계산하여 환불합니다.

  • 환불금액은 수업시간을 기준(반올림)으로 산정합니다.

  • 환불금액의 10원 미만은 절삭합니다.

  • 반환 사유 발생 시 5 영업일 이내 환불됩니다.

해지 시

수업시간 1/3 경과 전 : 수강료 2/3 환불

수업시간 1/2 경과 전 : 수강료 1/2 환불

수업시간 1/2 경과 후 : 환불금액 없음