파이썬 딥러닝 실무 프로젝트

총 강의 수: 21

딥러닝 실무 프로젝트의 개요

05:26

1강

CNN 모델 프로세스

03:40

2강

실무 프로젝트 개발 과정 프로세스

05:27

3강

이미지 수집을 위한 Flickr API 연결

09:50

4강

Flickr API를 이용한 이미지 수집

13:27

5강

이미지 Numpy 형식 변환의 작업 순서

03:38

6강

이미지 Numpy 형식으로 변환하기

07:47

7강

원-핫 인코딩과 데이터 구분

04:26

8강

이미지 데이터 전처리

04:44

9강

CNN 구조와 활성화 함수

10:41

10강

컨볼루션 연산과 스트라이드

04:41

11강

CNN 모델 도식화

07:12

12강

CNN 모델 정의와 컴파일 설정

06:46

13강

모델 평가와 시각화

09:07

14강

OpenCV를 활용한 이미지 증식

07:23

15강

증식된 이미지를 활용한 모델 평가

03:01

16강

직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측

09:12

17강

웹서빙을 위한 Flask 서버 구성

05:30

18강

Flask 서버를 이용한 웹페이지 제작

15:34

19강

Ngrok 프레임워크를 활용한 외부 연결

09:28

20강

포트 연결 해제와 강의 핵심 요약

09:42

커뮤니티와 함께하는AI/머신러닝 클래스

커뮤니티형 그룹 클래스

👋🏻 클래스 필수 정보

수강 기간 12개월 수강권 중 선택
그룹 미션 총 0개
소통 커뮤니티 그룹형
진행방식 온라인 수업

커리큘럼

02:36:42

OT

딥러닝 실무 프로젝트의 개요 FREE

05:26 PLAY
1강

CNN 모델 프로세스

03:40
2강

실무 프로젝트 개발 과정 프로세스

05:27
3강

이미지 수집을 위한 Flickr API 연결

09:50
4강

Flickr API를 이용한 이미지 수집

13:27
5강

이미지 Numpy 형식 변환의 작업 순서

03:38
6강

이미지 Numpy 형식으로 변환하기

07:47
7강

원-핫 인코딩과 데이터 구분

04:26
8강

이미지 데이터 전처리

04:44
9강

CNN 구조와 활성화 함수

10:41
10강

컨볼루션 연산과 스트라이드

04:41
11강

CNN 모델 도식화

07:12
12강

CNN 모델 정의와 컴파일 설정

06:46
13강

모델 평가와 시각화

09:07
14강

OpenCV를 활용한 이미지 증식

07:23
15강

증식된 이미지를 활용한 모델 평가

03:01
16강

직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측

09:12
17강

웹서빙을 위한 Flask 서버 구성

05:30
18강

Flask 서버를 이용한 웹페이지 제작

15:34
19강

Ngrok 프레임워크를 활용한 외부 연결

09:28
20강

포트 연결 해제와 강의 핵심 요약

09:42

담당 선생님 마소캠퍼스

클래스 소개

강의 두 줄 요약

피자와 스파게티 사진을 분류해보고 싶어!
딥러닝 알고리즘 종류 중 하나인 CNN을 활용하여 이미지를 분류해보는 실무 프로젝트를 A부터 Z까지 따라해보는 딥러닝 실전 프로젝트 과정

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 <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!

강의 특징

본 강좌를 통해 현재 가장 HOT한 딥러닝 알고리즘인 CNN의 작동 원리를 이해하고 실무 프로젝트를 통해 실제로 딥러닝 모델을 구현할 수 있습니다.

Step 1. CNN의 개념과 작동 프로세스 이해하기

딥러닝의 수많은 알고리즘 중 이미지 분류에 탁월한 성능 보여주는 CNN이 무엇인지,
Flickr API를 활용한 데이터 준비부터 데이터 전처리, 정확도를 높일 수 있는 OpenCV를 이용한 데이터 증식
그리고 CNN 모델 작동 프로세스까지 각각의 원리를 상세히 살펴보고 파헤쳐 드립니다!

Step 2. 딥러닝 CNN 모델링 과정 실습하기

대표적인 딥러닝 이미지 분류 알고리즘, CNN!
이미지 분류를 기존 딥러닝 모델인 DNN보다 훨씬 더 정교하고 정확하게 할 수 있는 CNN!
내가 직접 설계한 CNN 알고리즘 모델로 실무 프로젝트를 통해 실전에 바로 활용할 수 있습니다.

Step 3. Flask와 Ngrok으로 언제 어디서든 내 CNN 모델을 사용해보기

마이크로 웹 프레임워크인 Flask를 이용해 내가 직접 설계한 CNN 모델을 Flask서버를 구성하여 웹페이지에 올려보고,
외부에서 로컬에 접속 가능하게 하는 터널 프로그램인 Ngrok으로 내 컴퓨터가 아닌 어디서든 내가 만든 웹페이지에 접속할 수 있습니다.

Step 4. 디지털 세계에서 발견한 인사이트를 현실 세계로

CNN을 활용해 모델을 설계하고 훈련한 후 웹사이트에 올린 이미지가 어떤 이미지인지 예측해보고,
이를 통해 다양한 인사이트를 발견할 수 있는 딥러닝 전문가가 되실 수 있습니다.

딥러닝 실무 프로젝트를 듣고 나면

<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!

학습 내용

1. 이미지 파일을 Numpy 형식으로!

2. CNN 모델 도식화!

3. 내가 찍은 사진으로 모델 예측해보기!

4. Flask 서버로 웹사이트 제작하기!

예상 질문 Q&A

Q. 파이썬 프로그래밍에 대한 선수 지식이 필요한가요?
A. 본 강의 및 이어지는 마소캠퍼스의 딥러닝 강의에는 기초 파이썬 활용 능력이 필요합니다. 파이썬이 익숙하지 않으신 분들께서는 마소캠퍼스의 ‘파이썬 데이터 분석 입문‘및 ‘파이썬 데이터 분석 실무’ 강의를 먼저 수강하시는 것을 추천드립니다.

Q. 강의를 수강하기 위한 요구 사항 또는 필요 조건이 있나요??
A. 실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다. 또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

Q. 딥러닝에는 고사양 pc가 필요하다 들었는데, 실습에 고사양 pc가 필요한가요?
A. 고사양 환경에서 실행시키시는 것이 좋기는 하나, 본 강의에서는 Anaconda와 Jupyter Notebook을 활용한 가상 환경에서 실습이 진행되므로 일반적인 업무용 PC 수준이면 수강에 어려움이 없으십니다.

지식공유자 소개

수강 전 확인해주세요!

실습 위주의 강의이기 때문에 강의 화면과 실습 화면을 분리할 수 있는 듀얼 모니터 또는 여분 기기를 함께 준비해주시면 좋습니다.

또한 Windows OS 기반으로 실습이 진행되므로, Windows 환경에서의 강의 수강을 추천해드립니다.

클래스는 이렇게 진행돼요.

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커뮤니티에서 함께한
클래스유 회원들의 리뷰

이혜인 리얼리뷰 : 온라인이지만 많은 사람이 같은편이 되어서 같이하는 느낌이 신기했어요!! 그룹 미션이 있으니까 서로 의지하면서 꾸준히 하게 되는 거 같아요!!

고기만두 리얼리뷰 : 다같이 소통하면서 하는거라 즐겁게 참여하고 운동이 재미있다고 느낀건 정말 오랜만이여서 좋은 경험이였습니다! 4기에도 참여하고 싶어요☆

코코리 리얼리뷰 : 저 작심삼일도 안가는 스타일인데 채팅방에서 계속 저를 응원해주니까 할 수 밖에 없어요!! 뭔가 끈끈해지는 것도 있고 재밌어요 ㅋㅋㅋ

정히잇 리얼리뷰 : 내 습관과 의지를 잡아주는 친구가 생긴 느낌이에요! 처음에 이게 될까? 싶었는데 이제는 없으면 안 돼요ㅠㅠ. 😍😍👏🏻

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