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![](http://bitacademy.com/data/file/AI2/thumb-86bfe1fc3c1eb339442e883b76225fad_jK7NEzRd_c05eec80e56e304554c1ce865453d1b6e6279eca_600x441.jpg)
☑교육과정소개
챗GPT의 인기로 생성형 AI에 대한 관심이 그 어느때 보다 뜨겁습니다.
본 과정은 생성 AI 모델중 변이형 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN)을 배우는 교육과정 입니다.
초반부에서는 딥러닝의 기초인 신경망의 이론과 구현을 먼저 자세히 다루고
실무 딥러닝 구현에 사용하게 되는 여러 딥러닝 프레임워크 사용법을 배울 수 있습니다.
그리고 과정의 중반부 부터는 VAE와 GAN 생성 딥러닝 모델을 만드는 법을 본격적으로 배웁니다.
특히, 이 과정에서는 VAE와 GAN 모델을 응용하여 다양한 이미지 생성하는 예제와 애플리케이션을 구현해 볼 수 있습니다.
Core Python |
▶ Python 개요 ▶ 기본 문법과 구조 ▶ 함수와 모듈 ▶ OOP ▶ 입출력 |
Core Python Data Library |
▶ 데이터처리 및 분석 ▶ 웹 개발 ▶ 기계학습 및 인공지능 ▶ 리소스와 커뮤니티 |
데이터 시각화 with Python |
▶ 도구 및 라이브러리 ▶ 시각화 기법 ▶ 데이터 전처리, 클리닝 ▶ 통계 및 분석 |
Core 신경망 |
▶ 신경망 개론 ▶ 신경망 기초 ▶ 신경망 이해 |
Core 딥러닝 프레임워크 |
▶ 머신러닝 개론 ▶ 전처리와 탐색 ▶ 기초 알고리즘 ▶ 딥러닝 기초 ▶ 딥러닝 프레임워크 |
Core GAN | ▶ VAE의 기본 개념 ▶ VAE의 구현 ▶ GAN의 기본 개념 ▶ GAN의 구현 ▶ GAN의 확장 및 응용/결합 ▶ 성능개선 |