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한빛출판네트워크

딥러닝 퀵스타트 : 케라스편

리얼타임 EDU #08

  • 강사 : 김태영
  • 교육기간 : 2018년 5/4(금), 5/18(금), 5/25(금), 6/1(금), 교육시간 09:30~12:20
  • 신청마감 : 2018-04-26
  • 모집인원 : 80 명
  • 장소 : 한빛빌딩 B동 1층 리더스홀(홍대입구역 4, 5번 출구)
  • 지도 : 지도보기
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"딥러닝 개념이 너무 어려워요."

"딥러닝을 구현할 엄두가 나지 않아요."

"이제 정말 포기하다 지쳤습니다."

 


 

 

그런 분들을 위해 준비했습니다!

AI 비전공자를 위한 딥러닝 입문 강의!

 

'딥러닝 퀵스타트: 케라스편'에서는 레고 블록으로 딥러닝 모델을 직관적으로 설명하고 비전공자도 쉽게 쓸 수 있는 케라스로 실제로 모델을 구현해 봅니다.

 

모든 코드는 훑어보는 것으로도 이해할 수 있을 만큼 간결하고 실제 구현에 필요한 최소한의 기초지식(파이썬, 케라스 등)도 알려드립니다.

딥러닝의 높은 벽에 좌절했다면 이번 강의를 놓치지 마세요.

 

이번 강의의 특징 

AI 비전공자도 걱정 뚝! 딥러닝 모델블록에 비유해 이해하기 쉽게 설명합니다.

파이썬, 선형대수, 머신러닝 기초를 몰라도 됩니다. 기초부터 다 가르쳐 드립니다.

 딥러닝 개념 이해와 실습을 한번에!
   MLP, CNN, RNN, AE, GAN 딥러닝 모델의 개념을 익히고 8개 모델을 케라스로 구현해 봅니다.

 

누구를 위한 강의인가요? 

  Keras로 딥러닝 모델을 감잡고 모델 구현을 실습으로 배우고 싶은 개발자, 연구원 그리고 여러분!

 

 

 강의를 등록하시기 전에 확인해 주세요. 

 

 [선수 지식은 없어요.]

 ● 파이썬 기초, 선형대수, 머신러닝 기초 등의 선수 지식이 없어도 이번 강의를 들을 수 있습니다. 

    딥러닝 구동에 필요한 기초 내용은 본 강의에서 알려드립니다.

 

 [준비물]

 ● 실습이 포함된 교육입니다. 반드시 노트북(64비트 윈도7, 윈도10, 맥)을 지참하시기 바랍니다.

 ● 강의 참석에 앞서 케라스를 미리 설치하고 참석하시기 바랍니다.

    - 윈도 OS용 설치 가이드: https://tykimos.github.io/2017/08/07/Keras_Install_on_Windows

    - 맥 OS용 설치 가이드: https://tykimos.github.io/2017/08/07/Keras_Install_on_Mac

 

 [알림]

 정원 미달 시 강의가 연기될 수 있습니다.

 

 [환불 안내]

 ● 주문 상태가 [결제 완료]인 건은 수강생이 결제를 직접 취소할 수 있습니다.

 ● 주문 상태가 [거래 완료]인 경우에는 고객센터(support@hanbit.co.kr, 02-336-7130)로 환불 신청을 해야 하며, 

    신청된 취소 건은 행사 당일에 일괄 취소됩니다. (행사일이 휴일인 경우 돌아오는 평일에 환불 처리됩니다.)

 

 [문의사항]

 event@hanbit.co.kr / 02 - 2128 - 8745

 

 

사전 등록 하기(특별 할인 30% OFF)
한빛미디어 강의실 상세 안내

 

새롭게 이전하여 쾌적한 한빛미디어 강의실에서 교육이 진행됩니다.  

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저자

김태영

모두의 손에 딥러닝 툴을 쥐게 해드리고자 소통하고 싶습니다. 

 

[저서] 블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스 | 김태영  지음 | 디지털북스 | 2017년 09월 30일 출간

 

(현) (주)인스페이스 기술이사

(현) 경희대학교 우주탐사학과 박사과정

(현) K-ICT 빅데이터 센터 멘토, “딥러닝, 분석기술, 서비스 기획"

(현) 김태영의 케라스 블로그(https://tykimos.github.io/) 운영 

(현) 케라스 코리아 그룹(https://www.facebook.com/groups/KerasKorea) 운영자

(현) 디앱스 코리아 그룹(https://www.facebook.com/groups/dappskorea) 운영자

(전) 한국항공우주연구원 위성정보연구소 연구원

회차 날짜 상세 소개 시간
1 5/4 [딥러닝 이야기]
'딥러닝'에서 왜 '딥'이고, 무엇을 '러닝(학습)'하는 지에 대한 이야기를 합니다. 그리고 딥러닝의 발전 역사에 대해서도 살펴봅니다.

[모델 이야기]
딥러닝 모델을 구성하는 요소를 살펴보고, 각 구성요소의 역할에 대해서 알아봅니다.

[케라스 이야기]
'케라스'에 대한 의미와 케라스의 특징 및 장단점에 대해서 알아봅니다.

[케라스 개념잡기]
가장 기초적인 케라스 샘플 코드를 살펴보고 학습 방법에 대해서 살펴봅니다.

[실습1] MNIST 다층퍼셉트론 모델 만들기
09:20 ~ 12:20
2 5/18 [딥러닝 실용사례 : 태양에서 세포까지 극한알바]
여러 분야에서 케라스 기반 딥러닝 모델 사례를 살펴봅니다.

[케라스 코딩을 위한 파이썬 기초]
케라스를 사용하기 위한 기본적인 파이썬 및 파이썬 패키지 사용방법에 대해서 알아봅니다. 더불어 객체지향개념도 익힙니다.

[다층 퍼셉트론 모델 개념잡기]
다층 퍼셉트론 모델을 구성하는 주요 레이어를 살펴봅니다.

[실습2] 수치입력 이진분류 다층 퍼셉트론 모델 만들기
09:20 ~ 12:20
3 5/25 [컨볼루션 신경망 모델 개념잡기]
컨볼루션 신경망 모델을 구성하는 주요 레이어를 살펴봅니다.

[실습3] 영상입력 다중클래스분류 모델 만들어보기
[순환 신경망 모델 개념잡기]
순환 신경망 모델을 구성하는 주요 레이어를 살펴봅니다.

[실습4] 시계열수치입력 수치예측 모델 만들어보기
[오토인코더 모델 개념잡기]
오토인코더 모델의 원리에 대해서 살펴봅니다.

[실습5] MINST 오토인코더 모델 만들어보기
09:30 ~ 12:20
4 6/1 [GAN 모델 개념잡기]
GAN 모델의 원리에 대해서 살펴봅니다.

[실습6] MINST GAN 모델 만들어보기

[Conditional GAN 모델 개념잡기]
Conditional GAN 모델의 원리에 대해서 살펴봅니다.

[실습7] Pix2Pix 모델 만들어보기

[Anomaly Detection GAN 모델 개념잡기]
비정상 상태를 감지하는 GAN 모델의 원리에 대해서 살펴봅니다.

[실습8] AnoGAN 모델 만들어보기
09:30 ~ 12:20

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