코딩, 실무 중심 교육으로
개발 역량을 갖추는
Deep Block 커리큘럼

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  1기 2기 3기
코딩 기초반 5월 6월 7월
딥러닝 기초반 6월 7월 8월
딥러닝 중급반 7월 8월 9월
딥러닝 심화반 8월 9월 10월

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원하는 시간대와 요일에 강좌에 참여하세요.

  시간 장소
월,수,금 19:00-21:00 서울대입구역 인근
화,목 19:00-22:00 서울대입구역 인근
토,일 09:00-12:00 숭실대입구역 인근

코딩 기초반 | 파이선 코딩

Week 1-4

딥러닝 기술 학습 이전, 파이선 프로그래밍에 대한 지식이 부족한 수강생들을 대상으로 진행되는 기초 프로그래밍 강좌입니다. 딥러닝 기술 학습에 필요한 기초적인 파이선 문법 이해와 실습을 중심으로 수업이 진행되며, 코딩 지식이 전혀 없는 분들도 본 강좌를 수강한 이후에는 딥러닝 기초반을 수강하실 수 있습니다.

회차 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 데이터 구조 1

타입시스템에 대한 이해와 파이선 데이터 구조에 대한 이해
7 타입과 데이터 구조 2 파이선 데이터 구조에 대한 이해
8 파일입출력 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

시스템

커맨드라인 입력 및 기타 시스템 라이브러리에 대한 이해
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기초반 | 딥러닝 이론 

Week 1-4

현대 AI 기술의 동향과 딥러닝 기술에 대해 이해하고, 기본적인 딥러닝 이론과 프레임워크를 학습합니다. AI 기술 학습 및 개발에 필요한 이론과 실습 수업 위주로, 딥러닝 기술에 대한 이해가 부족한 초급자들을 위한 과정입니다.

회차 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, 파이선 1 AI 모델 개발을 위한 Python, 리눅스 사용법 이해
4 AI를 위한 리눅스, 파이선 2 최신 AI 라이브러리 활용을 위한 Python, 리눅스 사용법 이해
5 Tensorflow 기초 텐서플로우의 기본 문법과 구동 방법 이해
6 딥러닝 이론 딥러닝 이론에 대한 기본적 이해
7 Image Classification 1 Image Classification에 대한 이해
8 Keras 기초 Keras의 기본 이해와 구동 방법 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 구동 방법 이해, Pytorch의 장점
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중급반 | 딥러닝 중급

Week 5-8

최신 딥러닝 기술의 실무 활용법을 학습하는 과정입니다. Object Detection, Image Segmentation AI 모델의 구축 방법을 중심으로 직접 AI 모델을 구현하고, 사용해보는 교육 과정이며, 실제 산업계에서 적용 가능한 최신 AI 모델을 학습하고, 직접 AI 모델을 구축하고 활용해볼 수 있습니다.

회차 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 YOLO YOLO AI 모델 설명
5 Object Detection AI 프로젝트 1 자율 혹은 준비된 데이터 활용 프로젝트
6 Object Detection AI 프로젝트 2 모델 성능 평가, 프로젝트 발표회
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, 프로젝트 발표회
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심화반 | 컴퓨터 비전 전문가 과정

Week 9-12

실제로 전세계 대기업 및 AI 기업에서 AI 기반 서비스를 구축하는 방식에 대해 이해하고, 자신만의 클라우드 기반 AI 서비스를 구축해보는 교육 과정입니다. AI 서비스 개발에 필요한 컴퓨터 비전 기술, 네트워크 기술, 데브옵스 기술을 학습하고, 이러한 기술들을 결합하여 최종 프로젝트를 수행하고, 나만의 AI 서비스를 직접 구축하고, 자신만의 AI 개발 포트폴리오를 만들어볼 수 있습니다.

회차 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 최종 프로젝트 수행 1 최종 프로젝트 Object Detection AI 모델의 학습 및 최적화
11 최종 프로젝트 수행 2 클라우드 기반 추론 시스템 구현
12 최종 프로젝트 발표회 프로젝트 발표회, 마무리
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