• 딥러닝 개발 과정 프로세스의 이해
• CNN 구성 요소와 모델의 원리 이해
• CNN 모델의 성능을 높여주는 OpenCV 이해
• CNN 모델 실습을 통한 딥러닝 활용 능력

• 이미지 분류를 이용해 업무 활용을 시도하고 싶은 실무자
• IT업계로 창업/이직/입사 등 커리어를 쌓고 싶은 모든 사람
• 사업에 인공지능을 도입하고 싶은 경영자, 실무자
• 딥러닝 역량을 쌓기 위해 CNN의 핵심 기법을 제대로 익혀 시작하고 싶은 모든 사람

<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!

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.