21편

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딥러닝 CNN 알고리즘으로 이미지 분류 모델을 직접 만들어보고 싶어요!

알파고와 이세돌의 바둑 대결 기억하시나요? 인공지능(AI) 기술이 얼마나 발전했는지 전세계인들에게 보여준 사건이었습니다.많은 언론에서는 앞다투어 AI 관련 기사를 쏟아냈습니다. 특히 머신러닝/딥러닝도 함께 주목받았는데요.당시 국내에서도 엄청난 열풍이 불었습니다. 서점에선 관련 도서들이 베스트셀러 자리를 차지했고, 너도나도 파이썬이나 텐서플로우같은 언어를 배우겠다며 학원 문을 두드렸죠.그런데 시간이 흐르자 열기가 점차 사그라들기 시작했습니다.다들 배운다고 하는데 정작 주변엔 딥러닝을 배운다는 사람은 없었습니다. 대체 뭐가 문제일까요?그건 아마도 너무 어렵기 때문일 겁니다. 아무리 쉬운 단어라고 해도 전문용어이기 때문에 쉽게 와닿지 않습니다.

그래서 저희 마소캠퍼스가 여러분께 딥러닝에서 꼭 필요한 부분 중 하나인 CNN에 대해 알아보고 이미지 분류 프로젝트를 진행하며 딥러닝에 푹 빠지실 수 있도록 도와드리겠습니다.이번 <파이썬 딥러닝 실무 프로젝트> 과정에서는 누구나 쉽게 딥러닝을 배울 수 있도록 CNN의 개념부터 실제 구현까지 전반적인 과정을 다룰 예정이니 부담없이 따라오셔도 됩니다.본 강의를 통해 딥러닝의 중요 핵심 모델 중 이미지 인식 AI 모델인 CNN을 활용한 이미지 분류 프로젝트를 제작해보고,이를 바탕으로 인터넷 상에 돌아다니는 강아지나 고양이 등 생김새가 비슷하여 구분하기 어려운 다양한 이미지 파일들을 딥러닝 CNN 알고리즘을 활용하면 쉽게 구분할 수 있습니다.개와 고양이 사진을 분류해보고 싶은 당신을 위해, 딥러닝 핵심 알고리즘인 CNN을 활용한 본 강의를 적극 추천드립니다!

<파이썬 딥러닝 실무 프로젝트> 강의를 듣고 나면,

여러분께서는 다음과 같은 역량을 확보하실 수 있습니다.

딥러닝 개발 과정 프로세스의 이해

CNN 구성 요소와 모델의 원리 이해

CNN 모델의 성능을 높여주는 OpenCV 이해

CNN 모델 실습을 통한 딥러닝 활용 능력

분야에 상관 없이 압도적인 생산성 향상을 가져다 주는 딥러닝!딥러닝의 핵심 모델 중 하나인 CNN으로 이미지를 분류해보는 실무 프로젝트를 처음부터 끝까지 실습해보는 과정!

[ 강 사  소 개 ]

김 진 숙

現 마소캠퍼스 수석 교수

컴퓨터시스템 공학 석사

김진숙 교수는 마소캠퍼스에서 빅데이터 부분 수석 교수로 빅데이터(R, 파이썬), HTML5/CSS3, JQueryMobile, 스크래치, 앱인벤터, IoT 등의 최신 IT 관련 기술 과정들까지 다양한 기업과 기관의 수강생들을 대상으로 열정 넘치는 강의를 이어가고 있습니다. 김진숙 교수는 스마트팜 IoT 프로젝트, 카 셰어링 앱 프로젝트 등 다수 프로젝트 지도 경력까지 겸비한 전문가입니다.

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