구매자의 100%가 전문가에게 만족하고 있어요!
실제 구매자들이 전문가를 평가한 만족도입니다.
대상자🙋♀️
딥러닝을 처음 접하는 사람, 딥러닝 관련 프로젝트를 진행하고 있는 사람
서비스 내용✍️️
딥러닝 기본 개념, 딥러닝 프로젝트에 대한 도움
전문가 소개👨💻
다수의 탑티어 논문 작성과 강의 경력
*현업에 종사 중이라 수업 불가합니다.
현재 1대1 강좌만 진행중입니다.
지금껏 적지 않은 딥러닝 강의를 해왔습니다.
쉽게 이해시키고자 응용과 실습에만 집중한 겉핥기식 강의가 많았죠.
큰 맘 먹고 비싼 돈 들여가며 들으러 오시는 수강자분들께
당장 돌려볼 수 있는 코드 한 줄, 직관적인 이해에만 초점을 맞추었습니다.
하지만 그런 강의는 결국남는게 없는,
물고기를 직접 던져주는 강의에 불과하다는 것을 깨달았습니다.
[강의 목표]
이제는 물고기를 잡는 법을 가르쳐 드리고자 합니다.
강의에서는 실습 뿐만 아니라 이론적인 배경도 같이 다루어
이 목표입니다.
[이런 분들께 최적의 강의가 될 것 입니다.]
겉핥기가 아닌 딥러닝을 제대로 시작하고 싶은 분
딥러닝 기술을 활용한 졸업 프로젝트를 준비 중인데 감이 안 잡히는 분
딥러닝러가 되어 자신의 가치를 높이고 싶은 직장인·일반인
딥러닝 강의를 들어도 스스로 내 프로젝트를 완성하기 힘들었던 분
인공지능의 본질과 탄탄한 이해에 대한 갈증을 느끼시는 분
[강의소개]
강의에서는 기본적인 기계학습의 개론과, 실생활에 적용되는 다양한 딥러닝응용 기술들을 폭넓게 다루고자 합니다. 현대의 딥러닝 분야는 영상처리, 자연어 처리, 생성 모델, 강화 학습 등 매우 방대합니다. 따라서, 모든 최신기술에 기반이 되는 핵심 딥러닝분야들로 구성했습니다.
단 한번의 강의로 전문가가 될 수는 없습니다.
하지만 전문가가 되기위한 탄탄한 초석을 다질 수는 있습니다.
저희와 함께 세상을 움직이고 있는 딥러닝의 세계에 도전해봅시다.
*강의 시작 전 간단한 설문조사를 통해 유동적으로 수강생들의 눈높이에맞추는 강의가 되도록 노력하겠습니다.
- 매주 토요일 3시간수업, 총 4회로 진행됩니다.
- 장소는 신촌이나 강남 근처 스터디룸에서 진행됩니다.
- 가격은 오프라인 기본 기준, 30만원입니다.
- 이론 1시간 30분, 코드 리딩 30분, 실습 1시간으로 이루어집니다.
- 매주 열리는 mini-contest수상자에겐 부와 명예가 주어집니다!
- 개인 노트북 지참이 필요합니다.
- Pytorch로 진행됩니다.
[강사 이력]
이성태
- Nature 자매지 1저자 (IF 30점대)
- Neurips 2020 Workshop 제1저자 (세계 3대 인공지능 학회)
- ICML 2021, 제1저자 (세계 3대 인공지능 학회)
- Sci 논문 저자 5편 (IF 10점 이상)
- 국내 인공지능 학회 저자 2편(강화학습, 음악데이터분석)
- 연세대학교 의학과 졸업
- 미국 University of Michigan과 협업 중
- 서울대학교 컴퓨터공학부 연구실 인턴
- 서울대학교 인공지능 강연 보조강사
- 의료 빅데이터대회 입상
- 병변 이미지 분석, 유전체데이터 분석, 강화학습 에이전트 개발, 음악style 분석, 전이학습 등 다양한 프로젝트 수행
===========================================
온라인 강의와 1대1 컨설팅,강의 에 대해서는 문의 주시기 바랍니다 :)
서비스 제공절차
메시지를 통해 문의 주시면 강사와 시간을 조율해 강의를 진행하고자 합니다. 온라인으로 주로 진행됩니다.
의뢰인 준비사항
GPU를 준비하지 않더라도 온라인 GPU 무료 제공 서비스를 통해 강의를 진행하기 때문에 노트북/컴퓨터만 있으면 됩니다.
오프라인
신촌
상세한 진행 장소는 협의를 통해 정해요
오프라인
강남
상세한 진행 장소는 협의를 통해 정해요
- 1회차
머신러닝 기본 - Backgrounds - Regression - Multilayer perceptron - Regularization
- 2회차
CNN - Understanding CNN - CNN architectures for classification - Detection, Segmentation - Visualizing
- 3회차
생성모델 - Concept of unsupervised learning - Gaussian mixture model - Auto-encoders - Generative adversarial networks
- 4회차
강화학습 - MDP - Q-learning & Sarsa learning - Practical Issues with Q - learning and Solutions - Policy Gradients
상품정보고시
서비스 제공자 | 딥러닝러 | 취소/환불 조건 | 취소 및 환불 규정 참조 |
인증/허가사항 | 상품 상세 참조 | 취소/환불 방법 | 취소 및 환불 규정 참조 |
이용조건 | 상품 상세 참조 | 소비자상담전화 | (크몽 고객센터) 1544-6254 |