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컴퓨터 비전 A to Z: 딥러닝 이론부터 생성형 AI, 풀스택 배포까지

기초 수학과 CNN 원리 학습, 스테이블 디퓨전 이미지 생성, 그리고 YOLO-NAS 실무 서비스 구축을 한 번에 끝내는 로드맵

패키지 구성

강의 2

전자책 1

강사/저자

심효섭, 모하메드 엘겐디, 게으른 프로그래머 외 1인

정가

290,400원

판매가

203,280원

총 결제 금액

30%

203,280원

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패키지에는 이미 보유한 상품이 포함될 수 있으며, 중복 상품에 대한 환불은 불가합니다. 구매 전 구성 상품을 꼭 확인해 주세요.

단순한 라이브러리 호출을 넘어 딥러닝 아키텍처의 본질을 꿰뚫으십시오. CNN 기초부터 최신 YOLO-NAS 실무까지, 흔들리지 않는 탄탄한 로드맵을 제시합니다


패키지 소개

컴퓨터 비전 A to Z

: 딥러닝 이론부터 생성형 AI, 풀스택 배포까지

패키지 썸네일
레벨 1 기초
컴퓨터 비전 기본 원리와 CNN 아키텍쳐
레벨 2 심화
객체 탐지 이론 심화와 생성형 AI의 이해
레벨 3 실전 프로젝트
실전 프로젝트 및 풀스택 배포
⏱️ 학습 시간

80시간

(강의 15시간 + 도서 35시간 + 실습 α )
📅 권장 학습 기간
8주
🔥 할인율
30%
 
💭 이런 고민하고 계신가요?
🥱
이론 공부만 하다 지친 하루 •••
"CNN, R-CNN... 이론 공부만 하다가 지쳐서 정작 코드는 한 줄도 못 짰습니다."
 
😰
모델은 만들었는데 그 다음은? •••
"모델 학습은 시켰는데, 이걸 어떻게 웹페이지나 앱으로 만들어서 보여줘야 할지 막막합니다."
 
🛠️
트렌드를 놓칠까 봐 불안함 •••
"생성형 AI가 대세라는데, 스테이블 디퓨전과 최신 YOLO 모델을 한 번에 배울 순 없을까요?"
 
😵‍💫
수학만 나오면 멈추는 사고 •••
"수학 베이스가 약해서 딥러닝 원리를 이해하는 게 두렵습니다."
 
↓

이 모든 고민을,

『컴퓨터 비전 A to Z』 패키지가 해결해드립니다

복잡한 수학 이론에 매몰되지 마세요. 딥러닝 원리부터 최신 생성형 AI, 그리고 실제 서비스 배포까지 실무에 꼭 필요한 핵심만 담았습니다.

핵심 역량 가이드
📚

탄탄한 이론을 바탕으로

고등학교 수학 수준의 설명으로 CNN, 전이학습, GAN 등 핵심 원리를 이해하고, ResNet/Inception 등 주요 아키텍처를 완벽히 파악합니다.
🎨

최신 트렌드 정복!

KerasCV와 PyTorch를 활용해 스테이블 디퓨전의 원리를 배우고, 텍스트로 이미지를 생성하는 최신 AI 기술을 습득합니다.
🎯

나만의 데이터셋 학습 (SOTA)

YOLO-NAS 및 v8 모델을 활용해 내 데이터를 직접 라벨링하고 학습시켜, 실무에 즉시 투입 가능한 커스텀 탐지 모델을 구축합니다.
🚀

풀스택 서비스 배포

학습된 모델을 Flask 서버, Kivy 앱, Jetson Nano 등 다양한 환경에 배포하여 실제 사용 가능한 '제품'으로 만드는 전 과정을 경험합니다.

단순한 강의 묶음이 아닙니다.
컴퓨터 비전을  A to Z까지 이해하는 완전 로드맵을 제시합니다.

이 패키지는 딥러닝의 근본적인 원리를 완벽히 이해하고,
최신 생성형 AI(Stable Diffusion)부터 실무 배포까지 하나로 연결되는 가장 효율적인 학습 경로를 제안합니다.

 
🌱
Lv.1: 입문

딥러닝 기초와 원리 이해

수학적 기초를 다지고 컴퓨터 비전의 전체 파이프라인(전처리-특징추출-분류)을 이해하는 단계입니다.

📚 도서

  • 비전 시스템을 위한 딥러닝

📑 학습 내용

  • CNN 기본 구조 및 전이학습 원리

  • Modern Computer Vision: KerasCV 활용 이미지 분류 및 Fine-tuning 실습

✅ "수학 공식이 코드로 변환되는 과정을 이해하고, 이미지 분류기를 직접 만듭니다."
 
⚖️
Lv.2: 심화

객체 탐지 심화 및 생성형 AI

최신 모델을 활용해 객체를 찾아내고, 새로운 이미지를 생성하는 고급 기술을 다룹니다.

📚 강의

  • 머신러닝: 컴퓨터 비전과 생성형 AI로 구현하는 이미지 인식·객체 탐지

📑 학습 내용

  • YOLO vs R-CNN 원리 비교 및 GAN 스타일 전이 이론

  • Stable Diffusion(확산 모델) 활용 고해상도 이미지 생성 프로젝트

✅ "세상에 없는 이미지를 그려내고, 사진 속 물체를 정확히 찾아냅니다."
 
🚀
Lv.3: 실전

풀스택 실무 프로젝트 배포

나만의 모델을 웹, 모바일, IoT 기기에 탑재하여 '서비스'로 완성하는 단계입니다.

📚 강의

  • YOLO-NAS 파인튜닝으로 완성하는 풀스택 컴퓨터 비전

📑 학습 내용

  • YOLO-NAS/v8 커스텀 데이터 학습 및 Roboflow 연동

  • Flask 웹 대시보드 & Kivy 모바일 앱 제작 및 Jetson Nano 배포

✅ "내 모델이 탑재된 실제 앱을 배포하고 실시간 작동을 구현합니다."

이런 분들께
강력 추천합니다

⚡ AI 엔지니어로 취업/이직을 준비하는 분

단순한 모델 학습을 넘어, 웹/앱 연동까지 가능한 '풀스택 AI 역량'을 포트폴리오에 담고 싶은 분

💻 최신 기술을 빠르게 도입하고 싶은 현직 개발자

기존의 구형 모델(YOLOv3 등)에서 벗어나 YOLO-NAS, 스테이블 디퓨 등 최신 트렌드 기술을 익히고 싶은 분

🚀 나만의 독자적인 AI 서비스를 만들고 싶은 분

아이디어를 실제 작동하는 MVP(웹/앱)로 구현하고 싶은 분. 고가의 서버 대신 엣지 디바이스(Jetson Nano)를 활용해 효율적인 AI 시스템을 구축하고 싶은 분

FAQ

자주 묻는 질문

Q.

수학을 잘 못하는데 이론 부분을 따라갈 수 있을까요?

네, 걱정하지 마세요! 도서 『비전 시스템을 위한 딥러닝』은 고등학교 수학 수준의 지식만 있다면 이해할 수 있도록 집필되었습니다. 복잡한 수식보다는 직관적인 그림과 코드 구현을 통해 원리를 설명하므로 비전공자도 충분히 소화할 수 있습니다.

Q.

실습을 위한 고사양 PC가 필요한가요?

반드시 고사양 PC가 필요하지는 않습니다. 강의에서는 구글 코랩(무료 클라우드 GPU) 환경에서의 실습 방법을 상세히 안내해 드립니다. 인터넷만 연결되어 있다면 어디서든 최신 모델을 학습시킬 수 있습니다. 단, 엣지 디바이스 배포 파트는 Docker 실습으로 충분히 대체 가능합니다.

Q.

TensorFlow와 PyTorch 중 무엇을 배우나요?

이 패키지는 둘 다 다룹니다. 특정 프레임워크에 갇히지 않는 유연한 엔지니어를 위해 KerasCV(TensorFlow)와 PyTorch(YOLO)를 모두 학습합니다. 나아가 프레임워크 간 모델을 변환(Conversion)하는 기술까지 익혀 실무 대응력을 극대화합니다.

모델 학습은 시작일 뿐입니다.
성장의 빈틈은 채우고 수강료는 30% 낮췄습니다.

기초 이론을 넘어 생성형 AI를 활용하고, 웹과 앱으로 서비스를 직접 배포하는 '엔드투엔드(End-to-End)' 역량을 지금 바로 완성하세요.

기초부터 배포까지
스테이블 디퓨전 
YOLO-NAS 실무
엣지 디바이스 배포
290,400원 (30% OFF)
203,280원
● 로드맵을 통한 단계별 성장
● 실전 프로젝트 가이드 제공
● 베스트셀러 도서 포함 구성
● 최대 30% 할인 혜택
지금 바로 [수강신청] 버튼을 눌러 엔지니어의 첫걸음을 시작하세요!

※ 패키지 상품은 단과 상품 대비 할인된 구성으로 제공되어, 별도의 적립금이 제공되지 않습다.

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강사/저자

심효섭

심효섭

연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 머신러닝 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로는 『돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍』(위키북스, 2021), 『처음 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『파이썬으로 시작하는 컴퓨터 과학 입문』(인사이트, 2017), 『도메인 주도 설계 철저 입문』(위키북스, 2020) 등이 있다.

 

모하메드 엘겐디

모하메드 엘겐디

라쿠텐에서 엔지니어링 부사장을 맡아 AI 플랫폼 및 프로덕트 개발을 이끌고 있다. 또한 시냅스 테크놀로지에서 엔지니어링 부서장을 맡아 전 세계에 제공되는 상업용 컴퓨터 비전 보안 애플리케이션을 개발했으며, 아마존에서는 AWS와 아마존 고 팀에 자문을 제공하는 딥러닝 싱크탱크 팀을 꾸리고 이끌었다. 아마존 머신러닝 대학교에서 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 과목의 커리큘럼을 구성하기도 했다. 아마존의 데브콘, 오라일리의 AI 콘퍼런스, 구글의 I/O에서도 여러 차례 발표했다.

패키지 구성

머신러닝: 컴퓨터 비전과 생성형 AI로 구현하는 이미지 인식·객체 탐지

머신러닝: 컴퓨터 비전과 생성형 AI로 구현하는 이미지 인식·객체 탐지

게으른 프로그래머

38강 (6h 06m)

강의

KerasCV로 완성하는 모던 컴퓨터 비전의 모든 것: 기초 이미지 분류부터 나만의 데이터셋을 활용한 객체 탐지, 그리고 Stable Diffusion 생성형 AI까지 한 번에 마스터하세요

110,000원

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YOLO-NAS 파인튜닝으로 완성하는 풀스택 컴퓨터 비전

YOLO-NAS 파인튜닝으로 완성하는 풀스택 컴퓨터 비전

리테시 칸지

70강 (8h 18m)

강의

YOLO-NAS와 v8 완전 정복: 모델 학습 부터 Flask 웹, Kivy 모바일 앱 배포까지 한 번에 끝내는 풀스택 로드맵

150,000원

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비전 시스템을 위한 딥러닝

비전 시스템을 위한 딥러닝

심효섭,모하메드 엘겐디

전자책

이 책은 아주 어렵지 않은 수준에서 컴퓨터 비전 시스템에 고급 딥러닝 알고리즘을 어떻게 활용하는지 소개한다. 파이썬 코드를 어느 정도 작성할 수 있는 사람이라면 다양한 딥러닝 기반 알고리즘을 활용해 컴퓨터 비전을 구현해 자신의 커리어를 한 단계 향상할 수 있다.

30,400원

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수강 후기

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