몇 달 만에 딥 러닝을 배우기 위한 9가지 최고의 코스/리소스 [2023] –

딥러닝이란 무엇이며, 어떻게 활용되는가?

딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인간 두뇌의 작동 방식을 모방하여 데이터 입력에 기반한 예측 시스템을 구축하는 데 사용되는 인공 신경망 기술입니다.

현대 사회에서 딥러닝은 자율 주행 자동차 개발, 보험 및 금융 사기 감지, 그리고 개인 맞춤형 광고를 통한 수익 증대 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

과거에는 사용자가 컴퓨터 시스템에 맞춰야 했지만, 딥러닝은 사용자 맞춤형 경험을 제공하며, 시각 및 청각 정보 처리 능력을 향상시켜 우리의 삶을 더욱 편리하게 만들어줍니다.

딥러닝의 다양한 활용 사례

검색 엔진 구글은 딥러닝을 활용하여 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 있으며, 넷플릭스는 개인화된 추천 시스템을 구축하고 있습니다.

딥러닝은 음성 및 이미지 인식, 번역, 미래 예측 및 데이터 분석 등 여러 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 딥러닝 기술이 특히 유용한 10가지 주요 산업 분야는 다음과 같습니다:

  • 음성 비서
  • 자동 번역
  • 사기 방지 시스템
  • 자율 주행 기술
  • 보험 청구액 예측
  • 건강 위험도 예측
  • 의료 진단 및 분석
  • 마케팅 및 프로모션
  • 홍보 및 평판 관리
  • 개인 맞춤형 광고

딥러닝 분야의 직업 및 경력

딥러닝 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 다음과 같은 직업을 고려해볼 수 있습니다:

  • 데이터 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • 데이터 분석가
  • 연구 분석가
  • 소프트웨어 개발자
  • 자연어 처리 (NLP) 엔지니어
  • 강사
  • 신경 정보학 전문가
  • 생물 정보학 전문가
  • 비즈니스 인텔리전스 분석가
  • 딥러닝 프로그램 설계자
  • 컴퓨터 비전 엔지니어
  • 딥러닝 팀 매니저

딥러닝은 오늘날 필수적인 기술로 자리매김했으며, 관련 지식과 기술을 향상시키기 위한 학습 과정들을 살펴보겠습니다.

Udemy의 딥러닝 A-Z

Deep Learning A-Z는 체계적인 구조, 실질적인 프로젝트, 코딩 튜토리얼 및 코스 지원으로 유명한 인기 강좌입니다. 이 과정은 전 세계적으로 신뢰받고 있으며 높은 평점을 받고 있습니다.

22시간 분량의 비디오 강의, 34개의 자료, 169개의 강의, 그리고 5개의 다운로드 가능한 리소스를 제공하며, 348,565명의 수강생들이 이 과정을 통해 딥러닝에 대한 지식을 습득했습니다. 이 과정을 수강하기 위해서는 고등학교 수준의 수학 지식과 파이썬 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

이 과정을 통해 인공 신경망, 이미지 인식을 위한 컨볼루션 신경망, 그리고 주식 예측에 활용되는 순환 신경망을 사용하여 실제 데이터 세트를 다루는 경험을 쌓을 수 있습니다.

또한, 자기 조직화 지도, 볼츠만 머신, 그리고 적층 오토인코더와 같은 최신 기술을 학습할 수 있으며, 텐서플로우, 파이토치, 씨아노, 케라스, 사이킷런과 같은 핵심 도구 활용법을 익힐 수 있습니다.

딥러닝에 대한 심층적인 이해

또 다른 고평점의 딥러닝 강좌로, 파이토치 도구와 실험적 과학 접근 방식을 통해 딥러닝을 전문적으로 다루는 방법을 배울 수 있습니다.

57.5시간 분량의 비디오 튜토리얼, 3개의 자료, 그리고 다운로드 가능한 1개의 리소스를 제공하며, 수료증도 제공됩니다.

이 강좌를 시작하려면 딥러닝에 대한 관심과 구글 계정만 있으면 됩니다. 실시간 질의응답 세션, 다양한 연습 및 코딩 과제, 8시간 이상의 파이썬 튜토리얼에 접근할 수 있습니다.

그래픽, 공간 및 숫자를 사용하여 인공 신경망을 직관적으로 이해하고, 학습한 내용을 시각화하고 심층적인 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 이 강좌는 기계 학습 애호가, 데이터 과학자를 꿈꾸는 사람, 기술 라이브러리를 확장하려는 사람들에게 적합합니다.

데이터 과학과 딥러닝

이 강좌는 순수 파이썬과 텐서플로우 코드를 사용하여 첫 번째 인공 신경망을 구축하는 방법을 가르쳐줍니다. 89개의 강의와 12시간 분량의 비디오 튜토리얼을 제공하며, 평생 수강권과 수료증을 받을 수 있습니다.

이 과정을 시작하려면 미적분, 행렬 산술, 확률, 파이썬 및 넘파이에 대한 지식이 필요합니다.

Lazy Programmer Inc의 로지스틱 회귀 강좌 내용을 미리 학습하는 것이 좋습니다. 교차 엔트로피 비용, 경사하강법, 뉴런, XOR, 도넛과 관련된 주제를 다룹니다.

이 강좌를 통해 구글의 텐서플로우를 사용하여 신경망을 코딩하는 방법을 배우고, 딥러닝이 실제로 어떻게 작동하는지, “활성화”, “역전파”, “피드포워드”와 같은 주요 용어를 이해할 수 있습니다.

딥러닝 입문

케라스와 텐서플로우를 사용하여 구조화된 데이터용 신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 배우고 싶다면, 딥러닝 입문 과정이 좋은 선택입니다. 이 과정은 단 4시간 만에 완료할 수 있습니다!

이 무료 과정은 6개의 섹션으로 구성되어 있으며, 각 섹션에는 연습과 튜토리얼이 포함되어 있습니다. 강사인 라이언 홀브룩은 컴퓨터 비전 분야 준비를 돕습니다.

“기계 학습 입문” 과정을 이미 수강한 적이 있다면, 이 과정이 기반이 되기 때문에 더욱 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이 강좌에서 무엇을 배우는지 궁금하다면 계속 읽어보세요.

딥러닝의 기본 구성 요소부터 시작하여 케라스와 텐서플로우를 통해 첫 번째 신경망을 훈련합니다. 과대적합과 과소적합을 이해하고 성능을 개선하며, 특수 계층을 추가하여 훈련을 안정화하는 방법도 배울 수 있습니다.

또한, 딥러닝을 일반적인 작업에 적용하기 위해 이진 분류를 학습합니다. 이 코스를 통해 새로 배운 기술을 응용할 수 있는 추가 레슨도 받을 수 있습니다.

딥러닝 초보자 튜토리얼

18개의 강의와 2시간 학습 시간으로 구성된 Simplilearn의 딥러닝 초보자 튜토리얼은 중급 수준의 과정입니다.

이 과정에서는 이미지 및 비디오 처리 기술을 다룹니다. 딥러닝의 기본 개념, 다양한 응용 분야, 신경망, 다양한 딥러닝 프레임워크와 알고리즘, 그리고 파이썬을 효과적으로 활용하는 방법을 알려줍니다.

더 나아가 텐서플로우, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망(RNN), GAN, 케라스에 대한 모든 것을 배울 수 있습니다.

또한 딥러닝 관련 인터뷰 질문에 대한 독점적인 정보도 얻을 수 있습니다.

딥러닝 일러스트레이션 시리즈

I. 굿펠로우, 요슈아 벤지오, 아론 쿠빌이 저술한 “딥러닝”은 적응형 컴퓨팅 및 기계 학습 시리즈의 13권 중 하나입니다.

이 책을 읽어야 하는 이유는 무엇일까요? OpenAI의 공동 회장이자 테슬라와 스페이스X의 CEO인 일론 머스크는 이 책을 딥러닝에 관한 유일한 종합 서적으로 평가했습니다. 기계 학습 학습자와 애호가에게 적합하며, 광범위한 주제를 다루고 있습니다.

개념적 배경 외에도 딥 피드포워드 네트워크, 정규화, 시퀀스 모델링, 실용적인 방법론과 같은 딥러닝 기술을 배울 수 있습니다.

자연어 처리, 음성 인식, 생물 정보학, 비디오 게임과 같은 응용 분야에 대한 실질적인 관점을 얻을 수 있습니다.

또한 몬테카를로 방법, 분할 함수, 근사 추론 및 심층 생성 모델과 같은 이론적 주제에 대한 정보도 찾을 수 있습니다. 이 책은 폭넓고 확장 가능한 설명으로 여러분을 놀라게 할 것입니다.

파이썬을 활용한 딥러닝

프랑수아 숄레의 “파이썬을 이용한 딥러닝”은 케라스 창시자의 딥러닝 기술을 마스터할 수 있는 기회입니다.

504페이지 분량의 이 책은 파이썬에 대한 기본적인 이해가 있는 중급 독자에게 적합합니다. 이미지 분류 및 분할, 시계열 예측, 텍스트 분류, 기계 학습, 텍스트 생성, 신경 스타일 전송 및 이미지 생성 방법을 알려줍니다.

이 책을 구입하면 다양한 형식의 무료 전자책을 이용할 수 있습니다. 실제 환경에서 케라스가 어떻게 작동하는지 자세히 알아보고, 초급, 중급, 전문가 모두에게 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다!

딥러닝: 시각적 접근법

앤드루 글래스너가 저술한 “딥러닝: 시각적 접근법”은 복잡한 수학 없이 딥러닝 문제를 해결하는 방법을 알려주는 시각 자료입니다. 딥러닝의 핵심을 파악할 수 있는 충분한 개념과 시각적 설명이 담겨 있습니다.

방정식이나 프로그래밍 없이 텍스트 생성기를 사용하여 기사와 이야기를 만드는 방법을 배울 수 있습니다.

또한, 이미지 분류 시스템의 노하우는 사물이나 대상을 식별하는 방법, AI와 함께 기계 학습 기술을 사용하는 방법을 포함합니다.

AI의 미래를 구상하고 올바른 단계를 밟는 데 도움이 되는 지능형 시스템을 구축할 준비를 하십시오.

에듀레카 딥러닝 풀코스

AI, 딥러닝 및 텐서플로우의 내부 작동 방식에 대해 자세히 알아보는 데 도움이 되는 시각적 자료를 찾고 있다면, 에듀레카의 딥러닝 과정을 고려해보세요.

6시간 이내에 AI와 기계 학습과 긴밀히 협력하여 딥러닝 기술을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.

또한, 실제 응용 분야(음성 인식, 이미지 인식, 자동 번역)부터 강화, 지도, 비지도 학습의 세 가지 유형의 기계 학습까지 모든 것을 알게 됩니다.

텐서플로우 코드 기본 사항 및 예시와 함께 퍼셉트론 학습 알고리즘(단일 및 다중)과 같은 복잡한 기술과 사용 사례를 살펴봅니다. 또한, 상위 8개의 딥러닝 프레임워크, 인공 신경망 및 RBM 작동 방식을 마스터합니다.

텐서플로우를 사용하여 모델 및 챗봇을 만드는 방법, 객체 감지 작업 및 자연어 처리(NLP) 프레임워크를 이해하는 방법도 배울 수 있습니다.

이 6시간 코스는 향후 직업이나 프로젝트를 위한 딥러닝 관련 인터뷰 질문을 준비하는 데도 도움이 됩니다.

몇 시간 만에 딥러닝 마스터하기

딥러닝을 마스터하는 것은 어려울 수 있지만, 위에 언급된 과정, 유튜브 튜토리얼 및 서적을 통해 쉽게 할 수 있습니다. 이러한 과정들은 업계에서 인정받을 수 있는 수료증을 제공하여 딥러닝 분야에 대한 여러분의 지식을 증명할 수 있습니다.

만약 특정한 주제에 대한 심층적인 학습이나 고유한 해결책을 찾고자 한다면, 책을 읽거나 유튜브 튜토리얼을 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다. 올바른 학습 과정과 자료를 활용한다면, 딥러닝을 실질적으로 이해하고 활용하는 데 많은 시간이 걸리지 않을 것입니다!

AI 전문가에게 필요한 최신 기술을 탐색해보세요.