다중 데이터 유형을 위한 딥러닝 기초 강의(NVIDIA 국제 인증과정)

엔비디아 국제 인증과정을 통해서 다중 데이터 유형을 위한 딥러닝 기초에 대해서 학습하고 엔비디아에서 발급하는 공식 인증서를 받을 수 있는 코스입니다.

기간
3주
모집인원
70명

왜 이 과정으로 딥러닝을 학습해야하나요?

이 스터디를 완주하면 NVIDIA DLI 인증서를 취득할 수 있습니다.

가장 널리 사용되는 업계 표준 소프트웨어, 도구 및 프레임워크를 실습 방식으로 학습합니다.

로스앤젤레스 아동병원, 마요클리닉, PwC 등 업계 선두주자들과 공동 디자인한 콘텐츠를 통해 실제 전문성을 확보할 수 있습니다.

자율주행차량, 디지털 콘텐츠 제작, 금융, 게임 개발, 헬스케어 등 광범위한 산업 부문에 걸쳐 딥러닝과 가속화된 컴퓨팅 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.

클라우드에 구성된 GPU-가속 워크스테이션으로 언제 어디서나 콘텐츠에 액세스 할 수 있습니다.

FOR WHO

이런 분들에게 적합한 스터디입니다

딥러닝의 원리에 대해서 학습하고 싶은 딥러닝 입문자

컴퓨터 비전과 자연어 처리에 대한 기본적인 지식을 쌓고 싶은 분

딥러닝을 통해 서로 다른 두 데이터를 결합하여 학습시켜보고 싶은 분

관련 스터디: 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 기초 강의(NVIDIA 국제 인증과정)

파이썬 프로그래밍 (함수, 변수 등)의 기초에 대해 알고 있는 분

GOAL

스터디를 마치면 이런 걸 할 수 있어요

워크숍 수료와 동시에 컴퓨터 비전과 자연어 처리에 적용되는 딥러닝의 기본 원리를 이해하고 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다

  • 컴퓨터 비전에서 어려운 태스크인 이미지 분할에 대해 딥러닝을 활용하여 분석하고 해결할 수 있다

  • 딥러닝의 가장 중요한 요소기술인 CNN (Convolutional Neural Network)과 RNN (Recurrent Neural Network)의 원리를 이해하고 사용할 수 있다

  • 서로 다른 데이터 타입 (영상과 글자)을 활용하여 이미지나 영상의 자막을 자동으로 생성하는 딥러닝 모델을 이해하고 학습시킬 수 있다

스터디 참가자 특별혜택

PEOPLE

스터디 코치를 소개합니다.

추후 공지 예정입니다

CURRICULUM

커리큘럼 안내

[학습 콘텐츠 및 교재]
  • (주교재) 엔비디아 공인 자료 및, 스터디코치의 자체 제작 강의

  • (도구, 라이브러리 및 프레임워크) TensorFlow

[학습 방법]
  • 스터디는 Slack[슬랙]메신저와 화상회의툴을 사용합니다. (슬랙 초대는 스터디 시작 하루 전에 진행합니다.)

  • 참고) Slack소개 보러가기

  • 참고) 슬랙 가입 및 입장 방법

  • 스터디코치가 슬랙에 제공하는 이론 학습자료로 학습을 합니다.

  • 매주 7일차 온라인모임에서 실습과제에 대해서 실시간으로 교육을 받으면서 진행합니다. (화상회의툴로 코치의 화면을 공유하여 설명합니다.)

  • 마지막 온라인모임 시간 이후에, DLI 플랫폼 내에서 인증서가 발급됩니다.

  • 온라인모임 시간에 주어지는 실습과제 외에 별도의 주간과제는 따로 없습니다.

[환급 조건]
  • NVIDIA DLI 인증서를 취득하고 마지막 온라인 모임일로부터 2일 후 저녁 11:59:59까지 인증서를 제출하면 5만원을 환급해드립니다.

1주차 상세 커리큘럼 - 물체 분할을 위한 CNN (Convolutional Neural Network)

1주차 Day1-Day6

    1주차 온라인 실습강의 학습 내용

    • 영상 분할을 위한 딥러닝 모델 학습에 필요한 요소들을 공부한다

    • 의료영상 MRI에서 좌심실 분할을 수행하는 딥러닝 모델을 직접 학습시키고 추론해본다

    • 첫 딥러닝 모델의 문제점을 파악해보고 해결방안을 통해 개선된 딥러닝 모델을 학습시켜본다

    2주차 상세 커리큘럼 - 텍스트 생성을 위한 RNN (Recurrent Neural Network)

    2주차 Day1-Day6

    2주차 온라인 실습강의 학습 내용

    • 텍스트(혹은 단어)을 위한 RNN 딥러닝 모델 학습에 필요한 요소들을 공부한다

    • 코딩을 통해 텍스트를 예측하는 RNN 모델을 학습시키고 추론해본다

    • RNN 기술을 활용할 수 있는 시계열 데이터 기반 애플리케이션에 대해 토의해본다

    3주차 상세 커리큘럼 - 이미지 및 영상 캡셔닝

    3주차 Day1-Day6

    3주차 온라인 실습강의 학습 내용

    • 이미지, 비디오 캡셔닝을 위해 제공되는 공개된 데이터셋을 이해한다

    • 1, 2주차에서 학습한 CNN과 RNN을 동시에 활용하는 모델에 대해 공부한다

    • 자동 이미지, 비디오에 캡셔닝을 하는 딥러닝 모델을 학습시키고 추론해본다

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    꼭 읽어주세요 👀

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    자주 물어보는 질문 FAQ

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    FAQ

    Q. 학습자료는 한글인가요?
    • 네 한글로 학습자료가 제공되고 온라인 실습강의가 진행됩니다.

    Q. 인증서를 얻기 위한 평가는 어떤 형식인가요?
    • 마지막 온라인모임 시간 이후에, DLI 플랫폼 내에서 인증서가 발급됩니다.