소개

머신러닝/딥러닝은 데이터 분석 및 인공지능 관련 기술을 획기적으로 발전시켰다. 자율주행, 의료영상, 농업, 교육, 재난 예방, 제조업 등 사회, 경제, 산업의 거의 모든 분야에서 머신러닝/딥러닝의 활용이 점차 강조되어 왔으며 이런 경향이 앞으로 더욱 강화될 것으로 기대된다. 특히 대형 언어 모델(LLM, Large language model)인 GPT(Generative pre-trained transformer)의 출현으로 딥러닝에 대한 관심이 보다 깊어졌다.

또한 약간의 코딩 지식을 가진 어느 누구나 데이터로부터 학습하는 스마트 앱을 개발 할 수 있을 정도로 머신러닝/딥러닝 기술이 이미 많이 대중화되었다.

여기서는 딥러닝의 기본 개념과 함께 다양한 딥러닝 기법을 최대한 직관적으로 전달하는 일에 집중한다. 이를 위해 다양한 예제와 적절한 코드를 이용한다. 예제에 사용되는 코드는 텐서플로우TensorFlow 2와 케라스Keras를 파이썬 딥러닝 프레임워크로 사용한다.

주요 내용

여기서 소개하는 내용은 프랑소와 숄레의 Deep Learning with Python(2판)의 주피터 노트북 내용을 기본 참고서로 사용하며 아래 내용을 전달한다.

• 딥러닝 개념

• 딥러닝 활용

  • 컴퓨터비전: 이미지 분석 및 분할

  • 시계열 예측

  • 자연어 처리: 텍스트 분류

  • 대규모 언어 모델 이해

전제 사항

코드 이해를 위해 파이썬 프로그래밍과 넘파이NumPy에 대한 기초 이상의 지식이 요구된다. 또한 머신러닝에 대한 기초 지식이 있는 경우 보다 쉽게 딥러닝을 이해할 수 있다.

아래 강의노트를 활용할 것을 추천한다.

• 파이썬 프로그래밍

• 파이썬 데이터 분석

• 핸즈온 머신러닝