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파이썬 딥러닝 입문자를 위한
차근차근 익히는 완성도 높은 강의
잔재미코딩 Dave Lee 가 만든 강의입니다

복잡한 인공지능 기술, 어디서부터 시작해야 하나요?

• 최근 인공지능 기술은 딥러닝 기술을 익히시면 됩니다.
• 딥러닝 기술은 다른 기술과는 달리, 바로 구현할 수 없고, 이론 이해가 필요합니다. 이론이 80% 라고 보시면 됩니다.
• 문제는 이론을 한번에 이해하기 어려우며, 수학, 통계, 확률 지식이 필요한 부분도 있다는 점입니다.
• 그렇다고 이론을 매우 얇게만 이해하면, 최신 딥러닝을 이해할 수 있는 사고를 기를 수 없습니다. 
• 본 강의는 딥러닝을 처음 익힐 때, 꼭 필요한 지식과 이론을 입문 레벨에서 이해할 수 있는 깊이까지 다루었습니다.
• 또한, 구현도 파이토치 사용법을 차근차근 다양한 예제와 문법을 익힐 수 있도록 구성하였습니다.

강사가 수차례 실패하며 느끼고 고민한 바를 고스란히 녹였습니다.

• 딥러닝은 사실 익히기 어렵습니다!
  • 기본 이론이 수학, 통계, 확률, 머신러닝 기술까지 연결되어 있고, 분량이 상당하여,
  • 보통 딥러닝 강의는 맨 마지막에 들어서야 비로소 딥러닝 기본 코드를 구현하게 됩니다.
• 그렇다고 기본 이론 부분을 너무 얇게 가져가면, 딥러닝 기본기를 갖추기 어렵습니다 
• 그래서, 본 강의는 입문 레벨에서 익힐 만큼의 깊이로, 필요한 관련 지식까지 정리하며 이론을 다루면서,
• 이론과 구현을  수시로 병행하여, 차근차근 지치지 않고, 하나씩 익힐 수 있도록 구성하였습니다

👉 결국 강의를 끝까지 들으면, '이제 나도 딥러닝 기본기는 쌓았다' 는 느낌이 자연스럽게 들 수 있도록 만들었습니다.

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정리해야 하는 이론을 차근차근 정리하고, 
파이토치 설치부터, 딥러닝 코드도 하나씩 개선하여,
결국 캐글 문제 제출까지 해볼 수 있도록 꾸몄습니다

💬 딥러닝 기술을 익혀보려니, 정리해야할 부분이 너무 많더라고요!

맞습니다. 딥러닝 이론이 수학, 통계, 확률, 머신러닝과도 연결되어 있다보니, 하나를 익히더라도, 정리해야할 부분이 너무 많습니다. 이를 찾고 정리하는데만도 상당한 시간이 걸립니다. 본 강의는 처음 딥러닝을 익힐 때, 이해할 수 있는 레벨까지 최대한 정리한 강의입니다. 기존 잔재미코딩의 강의처럼, 잔재미코딩만의 스타일로, 차근차근 정리하고, 설명드립니다

이것만으로도 시간을 빠르게 줄여줄 수 있습니다! 입문 레벨에서 익힐 수 있는 깊이까지 정리합니다!

💬 딥러닝은 처음인데! 본 강의를 듣기 위해 우선 익혀야 할 기술이 무엇인가요?

기본적으로는 파이썬(Python)과 판다스(pandas), 데이터 시각화(plotly), 머신러닝 라이브러리(sklearn)를 가볍게 경험하신 분이라면 충분합니다. 관련 기술을 함께 익히시려면 처음하는 파이썬 데이터 분석 (데이터 전처리와 pandas, 최신 시각화) [데이터과학 Part1] 를 들으시면 됩니다.

다음으로 딥러닝 이해에 필요한 수학을 비롯한 관련 배경 지식은 모두 본 강의에서 다룹니다. 다만, 딥러닝 기술은 오랜 IT 및 데이터 분야의 지식이 쌓인 결과입니다. 또 데이터 분야를 처음 접한다면, 딥러닝 개념과 구현이 생소할 수 있습니다. 이를 이해하기 위해서는 우리도 기존 지식을 어느 정도는 받아들여 관련 사고를 기를 필요가 있습니다. 

특히 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]강의를 함께 수강하셔서 머신러닝 개념과 구현을 통해 데이터 분야에 익숙해지고, 관련 사고를 쌓는다면 생소한 딥러닝 개념을 훨씬 수월하게 받아들이실 수 있습니다.

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데이터 분석/과학자 커리어를 위한,
탄탄한 데이터 과학 기본기를 갖출 수 있는 데이터 로드맵!

잔재미코딩이 제안하는 데이터 분석 과학 풀코스 📖 
익히는 순서에 따라 번호를 붙여 놓았습니다.

1. 파이썬 입문과 데이터 수집(크롤링) 기본 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지]
2. 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
3. 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지]
4. 처음하는 파이썬 데이터 분석 (데이터 전처리와 pandas, 최신 시각화) [데이터과학 Part1]
5. 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
6. 처음하는 딥러닝과 파이토치 부트캠프 [데이터과학 Part3]

💬 저는 데이터 쪽 커리어를 생각하는 입문자인데, 어떻게 체계적으로 익힐 수 있을까요?

바로 위에서 보여드린 데이터 분석/과학 코스를 들으시면 도움이 되실 것입니다. 데이터 관련 커리어는 크게 데이터 분석가와 최근의 데이터 과학자로 볼 수 있습니다. 두 커리어는 결국 프로그래밍으로 데이터 수집, 저장, 분석, 예측 작업을 할 수 있으면 됩니다. 여기에 각 비즈니스 분야에 대한 지식(도메인 지식이라고 합니다)을 쌓으시면 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

관련 기술에 대한 기본기를 차곡차곡 쌓을 수 있도록, 각 강의마다 기존에 없는 커리큘럼으로 난이도까지 고려해서 만들었습니다. 수년간 많은 분들이 학습하고, 굉장히 좋은 피드백을 주셨던 검증된 강의들입니다.

💬 딥러닝 기술, 익히는 데 얼마나 어려운가요?

생각보다 어려운 것은 사실입니다. 하지만 차근차근 정리하면, 결국 내 것으로 만들 수 있는 기술입니다.

딥러닝을 처음 익힐 때 가장 어려움을 겪는 부분은 관련 이론을 이해하기 위한 수학, 통계, 확률을 공부하는 부분입니다. 관련 기술만 수십 년 익힌 강사님은 쉽게 설명하더라도, 익히는 사람은 오랜 시간이 걸립니다.

이 중 하나에 잘못 빠지면 끝이 없습니다. 완급 조절이 필요합니다. 한 단계씩 이해할 수 있는 부분까지 익히며, 다음 단계로 나아가면 됩니다. 본 강의는 이런 완급 조절까지 고려해서, 딥러닝 입문자가 이해할 수 있는 레벨까지 정리하였습니다. 현명한 분들은 지금 단계에서 집중할 부분에 집중합니다. 

💬 최근에는 실제 데이터 문제를 푸는 캐글 경진대회도 많던데 가능할까요?

본 강의는 다양한 구현 기법과 예제를 다루며, 실제 kaggle 문제를 제출까지 할 수 있도록, 차근차근 설명합니다.

• 처음에는 이론과 파이토치 문법부터 시작해서
• 단계별로 조금씩 더 개선된 코드와 예제로 나아가며
• 최종적으로는 캐글 문제에 적용해보는 단계까지 설명하였습니다.

처음 딥러닝을 익히는 분들을 위한 마중물 역할을 해드리는 강의입니다.

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처음 배운다는 생각으로, 
입문자도 짧은 시간에 딥러닝 기본기를 갖출 수 있도록! 

아, 나도 딥러닝할 수 있구나! 라는 느낌이 들면 정말 기쁩니다. 인류가 만든 정점의 지식, 딥러닝을 나도 이해하고 활용할 수 있구나! 이 느낌은 곧 자부심으로 바뀝니다. 첨단을 달리는 새로운 기술을 내가 할 수 있는 만큼 시도해보세요! 큰 그림으로만 봐도 확연히 다릅니다.

💾 이해하기 쉽게 요약된 자료와 코드로 학습 효과를 확실하게 높이세요!

자료와 정보는 차고 넘칩니다. 꼭 필요한 부분을 딱 이해할 수 있게끔 만든 요약 자료로 상세히 설명하는 강의를 듣고 나면, 이후에는 언제든 '아! 이런 내용이 있었는데?'라는 생각만 들면 언제든 자료만 보고 바로 이해할 수 있습니다.

관련 주제 이해를 돕는 꼭 필요한 부분만 간결하게 담았습니다.

• 딥러닝 구현 코드 파일을 제공합니다. 테스트 코드는 코드 테스트까지 가능한 포맷(주피터 노트북 형태)으로, 기본 이론은 PDF 파일로 제공해드립니다.
• 딥러닝 관련 PDF 자료는 이북 (ebook) 처럼 언제든 확인하실 수 있도록 제공해드립니다. (단, 관련 자료는 저작권 이슈로 복사 및 다운로드는 제한하였습니다.)

본 강의가 진정 여러분들이 한단계 더 나아가는데 큰 도움이 되기를 바랍니다
본 강의를 블로그나 커뮤니티등에 홍보해주시고, [email protected] 로 캡쳐를 보내주시면, 감사의 마음으로 특별한 쿠폰도 발급해드립니다.

수강 기간 및 지원

● 기간 제한 없는 수강 (수시 업데이트되는 부분까지 지속 수강 가능)

● 질의 응답 지원

환불 정책

● 강의는 1주 내에 맘에 안드신다면, 100% 환불해드립니다

● 단, 자료를 다운받으셨다면, 환불은 진행되지 않습니다

영상 플레이어 소개

본 온라인 플랫폼은 전세계 탑 1위 온라인 강의 플랫폼을 사용하고 있습니다. 따라서, 가장 좋은 영상 플레이어로 최상급 경험이 가능하며, 하단부 커리큘럼에 오픈해놓은 Preview 버튼을 통해 실제 강의와 함께 사용해보실 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

● 1080p 고화질 지원

● 10초 앞뒤 되감기 및 배속 지원 (최대 2배속)

● 영상별 개인노트 지원

● 미니창 및 전체창 플레이 지원