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완전 초보를 위한 딥러닝 2달 코스!! (Tensorflow Keras in Python)
완전 초보를 위한 딥러닝 2달 코스!! (Tensorflow + Keras in Python)
안암골공돌이
등록일 : 2019-06-13 21:22:29 | 글번호 : 186803
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완전 초보를 위한 딥러닝 2달 코스!! (Tensorflow + Keras in Python)

딥러닝에 관심이 있지만!!!

혹은 딥러닝을 써서 무언가를 하고 싶지만!!!

어떻게 시작해야할지 모르겠는분들을 위한!!!

딥러닝 2달 코스입니다.

수강을 원하시는 분은 아래내용 확인 후, 010-8746-5293로 연락주세요 :)

※ 튜터 이력

◎ 학력
  ▶ 고려대학교 자동차융합학과 석사과정(2018~현재)
  ▶ 중앙대학교 기계공학부(2011~2017)

◎ 관련 공모전 수상
  ▶ CNN - Image processing 퓨전을 통한 글자인식(대상, 팀장, Always on 2016년)
  ▶ 얼굴인식을 이용한 재난현장 구조용 드론(우수상, 팀원, Always on 2017년)
  ▶ EEG를 이용한 뇌파학습 기반 3Dprinted artificial hands(대상, 튜터, Always on 2017년)
    - 공모전에 참여하고 싶어하는 후배들을 대상으로 팀 구성해서 시작단계부터 끝까지 피드백 진행.

◎ 관련 연구
   ▶ 재난현장 구난용 로봇에 사용되는 CNN기반 특정물체 검출 Image Processing 툴 개발(add, 2017~2018)
   ▶ 기계학습을 이용한 차량동역학 모델 추정 및 소프트웨어 기반 증강 센서 를 이용한 운전자 의도 판단(춘계자동차공학회 2019)
   ▶ R-CNN(Yolo v.3 darknet)을 이용한 Bin picking(현재 진행중)

◎ 관련 과외
   ▶ EEGnet 구현을 위한 딥러닝 과외(고파스, '딥러닝+프로그래밍 과외 해주실 분 구합니다.'글 참조)

※ 요구조건
1. 인터넷 검색 가능자
2. 파일 설치 가능자 (게임 설치가 가능하다면 ok!)
3. 노트북 보유(요구 스펙 : 남은공간 20Gb, Intel CPU, 그래픽카드는 있으면 좋음)
- 코딩의 특성상 실습 위주로 진행되기 때문에 노트북을 지참하시는 것을 권장합니다.

※ 누가 들어야하나!?
저부터가 기계공학과 출신이라 코딩실력과 알고리즘에 대한 이해가 부족했었습니다ㅠㅠ (a.k.a. 코린이 of 코린이...)
그러나!! 독학으로 꾸준히 코딩을 공부를 시작하여, 각종 공모전에서 입상까지 하는 쾌거를 이루어냈습니다.
그러기에 처음 코딩을 접하시는 분들이 무엇을 어려워하고 어느 부분을 필요로 하는지 세세한 부분들에 공감하고 과정을 이끌어 드릴 수 있습니다.
본인이 딥러닝을 사용해 보고 싶지만 어떻게 시작하는게 좋을지, 딥러닝이 핫하다고 하는데 본인이 활용할 방법이 없을지 고민하는 분들을 위한 ‘딥러닝 튜터링’입니다.

※ 커리큘럼
위에서 언급했듯 완전 초보자 분들을 위한 강의이기 때문에, 알고리즘 구조에 집중하기 보다는
기계학습(Neural Network)이 무엇인지, 어떻게 쓰는지, 어디에 쓸 수 있는지에 집중된 커리큘럼입니다.
과정을 끝마칠 때, 수강생이 직접 Neural Net의 Python 상 구현이 가능하도록 하는 것을 목표로 합니다.

좀 더 심화된 튜터링을 원하신다면 1:1 과외도 가능하니 따로 연락바랍니다 (현재 고대 대학원 한 분 진행중)

1주차 - Neural Net 입문

▶ 개발환경 설치
   - Anaconda내 Python 개발환경 설치
   - Tensorflow 설치
   - Keras 설치
   - Pycharm 설치 및 Python 개발환경 설정

▶ Neural Net 기본 개념
   - NN(Neural Net) 종류 및 특성(MPL, CNN, RNN)

2주차 - NN을 위해 필요한 것들
▶ Neural Net 데이터란?
   - NN을 사용하기 위한 인풋 데이터 처리방법
   - NN을 사용하기 위한 아웃풋 데이터 처리방법

▶ Neural Net에 사용되는 변수들
   - NN에 사용되는 변수들 목록 및 사용항법

3,4주차 - MPL 실습
▶ MPL 예제
   - MPL을 이용한 함수 추론(Regression)
   - Dynamic Model Regression

5,6주차 - CNN 실습
▶ CNN 예제
   - CNN을 이용한 mnist(multi Classifier)

7,8주차 - RNN(LSTM) 실습
▶ 챗봇 예제
   - RNN(LSTM)을 이용한 챗봇 구현

위 커리큘럼을 보시면 뭔가 자주 들어봤지만 잘 몰라서 대단하게 느껴지는 예제들인데
실제로는 누군가 옆에서 알려준다면 구현에 하루, 이해에 하루면 충분한 예제들입니다.

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※ 장소 : 고대 근처 스터디카페 혹은 스터디룸
※ 시간 : 평일 1~3시 혹은 3~5시(튜터 신청 받은 후 결정)
※ 강의자료 : 수업시 배부
※ 기간 : 2달(7~8월)
※ 인원 : 4~6인
※ 수강료 : 월 14만원(총 4회 8시간 [1회2시간] - (시간당 1.5만원 + 대여료 2,500원)x8)
※ 연락처 :  010-8746-5293, 고파스 쪽지(확인 못할수 있음)
※ 수강을 원하시는 분은
     - 이름 :
     - 평일중 가능한 요일 및 시간(1~5시 중) :
을 적어 쪽지 및 연락 부탁드립니다.

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기타 궁금한 사항 있으시면 언제든 연락주세요:)


#코딩 #초보 #딥러닝 #Tensorflow #Keras #Python

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