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DEEP BLOCK 아카데미

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딥러닝 전문가가 되어보세요

파이썬 프로그래밍 및 딥러닝 기술의 핵심 지식, 구현 방법, 배포 방법에 대해 배워보세요. 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없어도 기초 과정부터 수강하실 수 있습니다.

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무엇을 배울 수 있나요?

AI 모델의 구축 방법을 배울 수 있습니다

Deep Block의 다양한 AI 과정을 수강해보세요. 각각의 강좌는 빠르면 1주일 내에도 학습을 완료하실 수 있습니다.

Deep Block_what do I get_python programming
파이썬 프로그래밍

AI 기술을 배우려면 파이썬 프로그래밍에 대한 기본 지식이 필요합니다. 파이썬을 처음 접하는 분이라면 이 과정을 통해 프로그래밍의 기초와 파이썬 문법을 배우실 수 있습니다. 이 과정을 수강하신다면, 코딩을 모르시는 분들도 후속 과정을 어려움없이 수강하실 수 있습니다.

Deep Block_what do I get_deep learning
딥 러닝 과정

최신 AI 기술 트렌드와, 프레임워크, 딥러닝 이론에 대해 배우는 과정들입니다. 이 과정은 기초, 컴퓨터 비전, 모델 배포 과정으로 구성되어 있습니다.

Deep Block_what do I get_enterprise know-how
기업용 교육 과정

당사는 기본 교육 과정 이외에, 기업 고객들을 위한 다양한 커스텀 AI 기술 교육 콘텐츠 및 교육 콘텐츠도 제공합니다. 지금 문의하세요.

DEEP BLOCK 아카데미

36시간 만에 컴퓨터 비전 AI를 구축하는 방법을 배우십시오

딥 블록 아카데미 교육과정을 통해 다양한 AI 기업에서 일하기 위한 실무 지식과 역량을 습득해보세요.

Deep Block Course 1 프로그래밍
파이썬 기초
  • 이 과정은 프로그래밍을 처음 접하는 학생들이 딥러닝 기술에 대해 배우기 전에 기본적인 프로그래밍 스킬을 습득하는 준비 과정입니다.

  • 12시간
Deep Block Course 2 기계 학습
딥러닝 기초
  • 이 과정에서는 현대 AI 기술의 트렌드를 배우고, 기본적인 딥러닝 이론과 프레임워크를 배우게 됩니다.

  • 12시간
Deep Block Course 3 기계 학습
딥 러닝 중급
  • 이 과정에서는 최신 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술의 실무 활용 방법을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다.

  • 12시간
Deep Block Course 4 기계 학습
AI 모델의 배포
  • 전 세계 대기업과 AI 기업이 실제로 AI 기반 서비스를 구축하고 자체 클라우드 기반 AI 서비스를 구축하는 과정을 이해하고, 이를 실제로 구현해보는 과정입니다. 최종 프로젝트에서, 지금까지 배운 것들을 바탕으로 자신만의 AI 서비스를 구축해 보는 과정입니다.

  • 12시간
커리큘럼

과정을 선택하세요

전체 커리큘럼을 수강하거나, 원하시는 과정만 수강하세요.

코스 1 | 파이썬 기초

이 과정은 프로그래밍을 처음 접하는 학생들이 딥러닝기술에 대해 배우기 전에 기본적인 프로그래밍 스킬을 습득하는 준비 과정입니다. 기본 파이썬 문법과 프로그래밍 기초 역량을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없는 학생도 이 과정을 수강한 후 딥러닝 기초 과정을 수강할 수 있습니다.

12 시간 > 지금 등록하기

# 강의 주제 강의 목표
1 변수와 연산 프로그래밍의 기본 개념에 대한 학습
2 함수 함수에 대한 이해와 사용법 이해
3 조건문 조건문의 활용 방식 이해
4 반복문 반복문의 작성 방법 및 활용 방식에 대한 이해, 주의점
5 문자열 문자열 데이터 타입에 대한 이해와 문자열 처리 방법에 대한 이해
6 타입과 재귀 타입시스템에 대한 이해와 재귀에 대한 이해
7 리스트 파이선 리스트와 리스트 메서드에 대한 이해
8 파일 파이선에서의 파일 입출력 방법 이해
9 클래스 1 클래스에 대한 기초적 이해
10 클래스 2 클래스에 대한 심화적 이해
11 Dictionaries 파이선 Dictionaries에 대한 이해와 활용 방법에 대한 이해
12 모듈 파이선 모듈에 대한 이해 python 모듈 이해
코스 2 | 딥러닝 기초

이 과정에서는 현대 AI 기술의 트렌드를 배우고, 기본적인 딥러닝 이론과 프레임워크를 배우게 됩니다. 이 과정은 딥 러닝에 대한 지식이 없고, 파이선 프로그래밍을 할 줄 아는 수강생들 대상으로 제작되었습니다. 수학적 지식이 부족한 분들도, 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 쉬운 설명이 제공되며, 다양한 프레임워크의 사용법을 배울 수 있습니다.

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# 강의 주제 강의 목표
1 AI란 무엇인가 현대 AI 기술과 딥러닝 기술에 대한 이해
2 딥러닝 모델 개발을 위한 환경 설정 AI 기술 학습과 개발을 위한 개발 환경 구축
3 AI를 위한 리눅스 파이선을 이용해 파일시스템을 다루기 위한 기본적인 기술 이해
4 AI를 위한 파이선 파이선의 시스템 라이브러리 이해
5 Tensorflow 기초 텐서플로우의 기본 문법과 사용 방법 이해
6 딥러닝 이론 딥러닝 이론에 대한 기본적 이해
7 Keras 기초 Keras의 기본 이해와 사용 방법 이해
8 Image Classification 1 Image Classification에 대한 이해
9 Image Classification 2 Keras를 활용한 Image Classification 모델 개발
10 Image Classification 3 Keras를 활용한 실제 촬영 사진의 Classification 모델 구현
11 컴퓨터비전 기초 컴퓨터 비전 기술에 대한 기본적 이해와 기술 동향 설명
12 Pytorch 기초 Pytorch의 기본 문법과 사용 방법 이해
과정 3 | 딥러닝 중급 - 컴퓨터 비전 기초

이 과정에서는 최신 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술의 실무 활용 방법을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 사물 탐지, 객체 분할 모델 개발에 초점을 맞춘 과정으로, 현대 컴퓨터 비전 기술의 이해 및 적용 방법을 배우는 데 초점을 맞춥니다. 업계에서 실제로 사용되는 최신 AI 모델에 대해 배우고, AI 모델을 직접 구현하고 사용하게 됩니다.

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# 강의 주제 강의 목표
1 Object Detection 1 현대 사물 인식 기술 설명, object detection AI 모델의 개발 흐름 설명
2 Object Detection 2 사물인식 AI 모델의 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습 과정 설명
3 Object Detection 3 사물인식 AI 모델의 성능 평가, 추론 과정 설명
4 Object Detection 4 현대 Object Detection AI 모델 설명
5 Object Detection AI 프로젝트 1 자율 혹은 준비된 데이터 활용 프로젝트
6 Object Detection AI 프로젝트 모델 성능 평가
7 Image Segmentation 1 현대 Image Segmentation 기술 설명, Image Segmentation AI 모델의 개발 흐름 설명
8 Image Segmentation 2 사물인식 AI 모델의 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습 과정 설명
9 Image Segmentation 3 사물인식 AI 모델의 성능 평가, 추론 과정 설명, 주의점 및 최적화 방안
10 Image Segmentation 4 Mask-RCNN 소개, MASK-RCNN 라이브러리 사용법 설명
11 Image Segmentation AI 프로젝트 1 준비된 데이터 활용 프로젝트
12 Image Segmentation AI 프로젝트 2 모델 성능 평가
과정 4 | 딥러닝 고급 - AI 모델의 배포

전 세계 대기업과 AI 기업이 실제로 AI 기반 서비스를 구축하고 자체 클라우드 기반 AI 서비스를 구축하는 과정을 이해하고, 이를 실제로 구현해보는 과정입니다. AI 서비스 개발에 필요한 컴퓨터 비전 기술, 네트워크 기술, 데브옵스 기술에 대해 배우게 되며, 최종 프로젝트에서, 지금까지 배운 것들을 바탕으로 자신만의 AI 서비스를 구축해 보는 과정입니다.

12 시간 > 견적 받기

# 강의 주제 강의 목표
1 AI를 위한 네트워크, HTML 기초 현대 HTTP 기술에 대한 이해
2 AI를 위한 OS, multi-thread 기초 현대 OS에 대한 이해와 multi thread에 대한 이해
3 AI 서비스 프론트엔드 개발 1 AI 기반 웹 서비스 구현을 위한 자바스크립트와 현대 웹 기술에 대한 이해
4 AI 서비스 프론트엔드 개발 2 IOT 디바이스 연동 기술 학습
5 AI를 위한 웹서비스 개발 1 AI 기반 웹 서비스 구현을 위한 웹서버 기술 이해
6 AI를 위한 웹서비스 개발 2 AI 기반 웹 서비스 구현을 위한 웹서버 기술 이해
7 AI를 위한 웹서비스 개발 3 최종 프로젝트 구현을 위한 웹 서비스 구축 실습
8 AI 인프라 구축 및 설계 현대 AI 기반 서비스의 시스템 구조와 설계 방법에 대한 이해
9 최종 프로젝트 기획 최종 프로젝트 Object Detection AI 모델의 탐지 대상 설정, 모델 개발 계획 수립
10 I최종 프로젝트 수행 1 최종 프로젝트 Object Detection AI 모델의 학습 및 최적화
11 최종 프로젝트 수행 2 클라우드 기반 추론 시스템 구현
12 1최종 프로젝트 수행 3 마무리
DEEP BLOCK 아카데미의 강점

AI 기술의 실무 활용 방식에 초점을 맞춘 교육

옴니스랩스 주식회사는 서울대 컴퓨터공학부를 졸업한 AI 엔지니어들이 설립한 AI 스타트업 입니다. 옴니스랩스 주식회사는 4년 넘는 시간동안 자체 AI 플랫폼과 다양한 AI 솔루션을 구현하여 왔습니다. 이러한 풍부한 경험을 바탕으로 당사는 수강생들에게 최고의 AI 기술 과정을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

옴니스랩스 주식회사는 최신 AI 기술과 프레임워크를 활용해 다양한 상용 AI 솔루션을 개발했던 경험을 바탕으로, 고객들에게 실용적인 지식과 기술을 최대한 쉽게 가르쳐드립니다.

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고객사 및 파트너

Deep Blocks는 다양한 공공 및 민간 기관과 협력하여 점점 더 다양한 애플리케이션(GIS, 연구, 보안, 감시, 의학 등)을 개발하고 있습니다.

블로그

The Deep Dive.

Deep Block 블로그는 저희 회사의 모든 성공과 실패를 기록합니다. 이 블로그는 컴퓨터 비전 스타트업의 여정 일지이자 저희 팀의 공개 칼럼이며, 당사의 최신 뉴스를 얻을 수 있는 장소입니다.