Tensorflow 2.0 단기 집중 과정

새롭게 출시된 Tensorflow 2.0 기본기를 다지고 직접 활용해보는 스터디입니다.

기간
4주
모집인원
70명
참가비
월 3만5000원
22만원

스터디를 완주하면 5만원 환급

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

Python의 기본 문법을 다룰 수 있는 분

파이썬 기본 문법을 다룰 수 있고 AI에 관심있는 분

Tensorflow 입문을 원하는 초보 개발자

혼자 Tensorflow 시작하기 막막하거나 많은 자료를 보며 독학해도 기본을 이해하기 어려웠던 초보 개발자

AI 엔지니어로 커리어 전환을 원하는 엔지니어

커리어 전환을 목표로 AI 기본기를 배우고 싶은 소프트웨어 엔지니어

Tensorflow 2.0 변경사항을 적용하고 싶은 AI 분야 개발자

Tensorflow1.x와 2.0의 차이를 살펴보고 Tensorflow 2.0 으로 전환하고 싶은 개발자

GOAL

스터디 학습목표

Tensorflow 2.0 기본 문법을 마스터할 수 있다

예제를 보고 따라하는 정도가 아니라 예제 없이도 코딩할 수 있게 암기해보며 기본 문법을 마스터할 수 있습니다.

Tensorflow 1.x와 2.0의 차이를 이해한다

현재 Tensorflow 2.0에 관한 학습 자료를 쉽게 구하기 어렵지만 스터디코치와 학습을 통해 2.0 버전의 특성과 문법을 익힐 수 있습니다.

Tensorflow 2.0으로 ML Architecture를 구현할 수 있다

Tensorflow를 구성하는 기본 모듈 활용법을 손에 익히고 대표적인 ML Architecture를 구현할 수 있습니다.

1주차 주간질문 보러가기

FAQ

Tensorflow 2.0 무엇이 달라졌나요?

  • Tensorflow 1.x 버전이 많이 보급되어 있고 실제 2.0으로 전환한 업체들이 많지 않습니다. 새로운 버전을 발표한 지 몇 개 월이 지나지 않았기 때문인데요.

  • Tensorflow 2.0의 강점은 ‘언어의 단순함'입니다. 2.0은 코드의 복잡함을 줄이고, 유지관리를 편하게 하는 강점이 있습니다. 따라서 대규모 시스템 구축에도 유리하고요.

  • 향후 2.0 버전 위주로 지원이 진행되기 때문에 함께 공부해두면 도움이 될 것이라고 생각합니다.

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

  1. 매일 30분-1시간

    매일 30분~1시간씩 각자 편한 시간에 커리큘럼에 따라 개인 학습합니다.
  2. 주간과제 제출

    한주동안 학습한 내용을 복습하며 주간 질문에 답변하고 해당 답변을 제출합니다.
  3. 온라인 스터디 참여

    제출한 주간과제를 토대로 온라인에서 1시간정도 반별로 온라인스터디 및 질의응답을 진행합니다.

  1. 온라인 스터디의 경우, 주간 과제 중 참여자들이 어려워했던, 문제들위주로 스터디코치가 답변해드립니다.
    (질문은 꼭 스터디시간이 아니더라도, 수시로 해주시면 스터디코치가 최대한 빠르게 회신드립니다.)
  2. 공식적인 오프라인 모임은 따로 없습니다. 단, 스터디가 끝나고, 그룹원들의 요청이 있을 경우 코치의 재량으로 오프라인에서 모일 수도 있습니다.

PEOPLE

스터디 코치를 소개합니다.

송호연


  • 현) Naver Clova AI Research Engineer

  • 전) Kakao Data Engineer

  • 현) Tensorflow Contributor

  • 현) Google Developer Expert for Machine Learning

  • KAIST 전산학과/기술경영학과 학부 졸업

  • KAIST 기술경영전문대학원 석사 졸업

스터디코치 한마디

AI 엔지니어 인터뷰를 할 때 지원자가 명확히 대답하지 못했던 기본기를 모두 다루고 있습니다.

동영상 강의로 딥러닝 기본기를 배우고 과제를 통해 텐서플로우 2.0을 직접 실습하며 AI 기초 체력을 기를 수 있습니다

CURRICULUM

커리큘럼 안내

[학습 교재]
[교재 준비 방법]
  • 커리큘럼에 맞춰 온라인 자료를 제공할 예정입니다.

[학습 방법]
  • 매주 강사가 제출하는 과제에 대한 답을 제출하시고, 답안을 해설하는 내용을 일주일에 한번씩 온라인에서 모여서 강의하고 질문답변을 받는 방식으로 진행합니다.

[환급 기준]
  • 모든 온라인 스터디에 참가하고, 모든 주간과제를 매주 6일차 오후 11시 59분까지 제출하면 환급됩니다.

1주차 상세 커리큘럼

첫주 주간질문 보러가기


Day 1 - 주요 ML 용어 및 선형 회귀 이해하기

Day 2 - Loss(손실)에 대해 이해하기

Day 3 - Tensor Flow 처음 사용해보기

Day 4 - 일반화 / 학습 및 테스트 / 검증

Day 5 - 이미지/텍스트 분류 및 회귀 코드 작성

Day 6

Day 7

  • 온라인 스터디 참여

2주차 상세 커리큘럼

  • 오버피팅과 언더피팅, 데이터 로드, 모델 저장 및 복원의 이해

3주차 상세 커리큘럼

  • Word Embedding, 시계열 예측, Distributed Training의 이해

4주차 상세 커리큘럼

  • GCP, Sacred, Microsoft NNI 를 활용한 머신러닝 실험 관리 자동화

스터디 신청하기

시작 - 종료

[12월 2일 시작] 일요 오후 10시 스터디반

월 3만5000원 6개월 할부시
22만원 21만원
스터디 완주시 5만원 환급!
최종할인 남았어요.
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꼭 읽어주세요 👀

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  • 환급 신청은 환급조건을 달성한 수료일로부터 반드시 60일 이내에 신청해주셔야 환급액이 지급됩니다.

자주 물어보는 질문 FAQ

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