8주 만에 딥 러닝 엔지니어 양성하기

8-week deep dive into deep learning


Coursera Certificate

딥 러닝 엔지니어 양성을 원하는 기업이라면 메일로 연락 주세요.

(다음 공개 강의 일정은 아직 정해지지 않았습니다.)

강의 소개

딥 러닝 기술은 하루가 다르게 발전하며 기존에 할 수 없었던 일들, 또는 높은 비용이 들었던 일 등을 놀랄만큼 손쉽게 처리하고 있습니다. 딥 러닝을 활용한 소프트웨어 기술은 이제 스타트업이나 혁신 기업에서는 더 이상 투자하지 않을 수 없는, 소프트웨어 혁신의 필수 요소로 자리잡았습니다. 하지만 딥 러닝 기술의 가파른 학습 곡선으로 인해 시장에서 딥 러닝 엔지니어를 채용하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 본 프로그램은 8주 안에 집중적으로 딥 러닝 기술을 학습하여 현업에 활용할 수 있는 엔지니어를 양성하는 것을 목표로 합니다.

  • 기존 소프트웨어 엔지니어를 단 8주 만에 딥러닝 엔지니어로 업그레이드합니다.
  • Artificial Intelligence의 슈퍼스타 Andrew Ng (deeplearning.ai 창립자, 前 Baidu Chief Scientist)이 만든 5개의 코스로 구성된 16주 프로그램을 기본 커리큘럼으로 사용
  • 이미지와 비디오 데이터의 탐지 및 인식, 얼굴 인식, 음성인식, 자연어 처리, 음악 합성 등 다양한 사례를 직접 구현하여 현업에 활용할 수 있도록 합니다.
  • Coursera의 Deep Learning Specialization certificate을 획득할 수 있습니다.

교육 목표

  • 소프트웨어 엔지니어를 딥 러닝 엔지니어로 업그레이드합니다.
  • 딥 러닝의 기본부터 하이퍼 파라미터 튜닝, 정규화, 최적화 등을 학습합니다.
  • 실제 현업에서 딥 러닝 프로젝트를 설계하여 구축하고 운영하는 방법을 학습합니다.
  • CNN, RNN 등의 딥 러닝의 고급 기술을 습득합니다.
  • 이론뿐만 아니라 현업에 활용할 수 있는 다양한 사례를 통해 문제 해결 능력을 높입니다.

교육 과정 안내

온라인 스터디, 그룹 스터디 및 데이터 분석 실습 등을 통해 학습 효과를 높였습니다.

  • 온라인 스터디: 온라인으로 코세라 동영상 강의를 듣고 이론 퀴즈를 풉니다.
  • 그룹 스터디: 강사와 함께 강의 내용을 리뷰하고 어려운 부분에 대해서 함께 토론합니다.
  • 데이터 분석 실습: 실전과 유사한 데이터 세트를 이용해서 데이터 분석 실습을 합니다.

강사 소개

이의정은 인공지능 기술을 활용하여 마케팅 데이터를 분석하는 데이터 사이언티스트이자 풀스택 엔지니어로서 현대카드 AI 서비스팀, TNK Factory 등의 고객사를 대상으로 기업 대상 교육과 컨설팅을 하고 있습니다. 지난 2012년 미국 샌프란시스코에 Nudge라는 B2B 스타트업을 설립하여 실시간 사용자 행동 분석 솔루션을 직접 개발하여 월 1억건 이상의 모바일 게임 및 커머스 데이터를 분석하고 마케팅 개선점을 도출 및 적용함으로써 모바일 사용자의 잔존율과 매출 증진을 도왔습니다. 또한 마케팅 자동화 솔루션을 자체 개발하여 특정 조건에 따라 모바일 앱의 사용자를 대상으로 한 마케팅 캠페인이 자동으로 실행될 수 있도록 만들어 마케팅 효율을 높여 왔습니다. 고객사로는 넥슨, NHN 엔터테인먼트, 네오위즈, 게임빌, 네시삼십삼분, 10x10 등이 있습니다.

또한 미래창조과학부의 소프트웨어 마에스트로 과정의 멘토로서 수 년간 유망한 소프트웨어 엔지니어들의 성장을 위해 서비스 기획부터 아키텍처, 설계, 구현, QA, 운영 등에 이르기까지 Full Product Life Cycle을 직접 체험할 수 있도록 멘토링하였습니다.

왜 이 강의를 들어야 하는가?

딥 러닝 관련 강의와 자료는 온라인에 넘쳐나고 있습니다. 하지만 주위에 혼자 딥 러닝을 공부해서 딥 러닝 엔지니어가 된 분들이 얼마나 있나요? 딥 러닝의 높은 허들을 넘어서 일정 수준까지 공부를 마친 사람들은 극소수에 불과합니다. 게다가 딥 러닝 강의는 컴퓨터 기술 관련 온라인 강의 완강률 (전체 수강자 중 끝까지 강의를 시청한 사람의 비율, 평균 4%)보다도 훨씬 낮은 완강률 (1% 미만)을 보입니다. 대부분 의욕적으로 공부를 시작했다가 얼마 지나지 않아 포기를 한다는 의미입니다. 왜 그럴까요?

딥 러닝은 수학, 통계학 등의 기초지식이 없이는 이해가 어렵습니다. 공부를 하다 보면 얼마 지나지 않아 ‘수학을 어디까지 공부해야 해? 미분이 이해가 안 가네… 이건 또 통계학이네… 통계학은 또 어디까지 해야 해?’ 등의 질문에 빠진 후 수학 교과서나 통계학 교과서를 펼쳐 놓고 공부하다가 포기하곤 합니다. 딥 러닝을 공부하는데 있어서 이런 허들이 수차례 반복적으로 나타납니다.

이런 고민을 할 때 경험을 가진 강사가 단순히 외우고 넘어가야 할 것과 충분히 이해해야 할 것들을 구분해 주고 부가 자료를 이용해서 이해를 도와준다면 훨씬 빠르고 효율적으로 학습을 할 수 있지 않을까요? 어려운 공부를 하는 데 있어서 적절한 폭과 깊이를 알려 주고 할 수 있다는 자신감을 주는 일이 바로 길잡이, 강사의 역할이 아닐까요?

커리큘럼

  • Neural Networks and Deep Learning
  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
  • Structuring Machine Learning Projects
  • Convolutional Neural Networks
  • Sequence Models

직접 구현하는 실습 사례

다양한 데이터 세트를 이용한 실습을 통해 아래와 같은 기술을 직접 구현합니다.

  • 이미지 분류 및 검색
  • 이미지 및 동영상에서 얼굴, 자동차 탐지 및 인식
  • 이미지에 반 고흐의 화풍을 입히는 image style transfer
  • 재즈 음악 합성
  • 세익스피어 스타일의 시 쓰기
  • 기계 번역
  • 자연어 처리를 이용한 이모지 자동 생성
  • ‘시리야’ 같은 트리거 음성 인식

매주 스케쥴

  • 온라인 스터디: 매주 12시간 소요 (코세라 동영상 시청 + 이론 퀴즈)
  • 그룹 스터디 및 데이터 분석 실습: 매회 3.5시간 소요 (주2회)

비용

  • 인당 200만원 (할인 20% 적용, 정가 250만원. 부가세 별도)
  • 코세라 강의는 별도로 등록하셔야 하며 8주 동안 총US$98이 소요됩니다.

수강 요건

  • 소프트웨어 엔지니어 1년차 이상 (python for-loop 및 함수 구현)
  • 공학 수학 수강자 또는 미분 및 매트릭스 계산 가능한 사람
  • 영어 자막으로 동영상 시청이 가능해야 합니다.

준비물

  • 인터넷이 가능한 노트북 지참