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detail 2019-02-07T00:25:51+00:00
자주 묻는 질문

다른 강의와 다르게 그래디언트의 강의는 프로그래밍 강의가 아닙니다. 기초 과정에서는 딥러닝의 이론적 기초를 소개하고, 그러한 기초를 바탕으로 심화 과정에서는 빠르게 변하는 딥러닝의 최신 동향을 소개합니다. 같은 시간에  더 많은 내용을 전달할 수 있도록 (따라서 다른 딥러닝 강의들에 비해 상대적으로 저렴한 수업료로)  무겁고 시간이 많이 걸리는 프로그래밍은 가급적 지양합니다. Tensorflow나 Pytorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 튜토리얼은 인터넷을 통해 쉽게 찾을 수 있고, 강의를 통해 정확한 이해를 제공한다면 수강생들이 독학으로도 논문 레벨의 복잡한 코드들도 어렵지 않게 이해할 수 있을 것이라 믿습니다. 🙂

머신러닝은 데이터에서 패턴을 인식해내고, 그렇게 얻은 패턴 인식 능력으로써 인공지능을 구현하고자 하는 학문 분야입니다. 데이터 사이언스에서는 머신러닝을 지능의 구현이라는 본래의 목적보다 이러한 패턴 인식 능력을 응용하여 여러 문제를 해결하는 방향으로 사용하고 있습니다.

머신러닝 알고리즘들 중 특히 이미지, 음성, 텍스트 등 비정형 데이터에서 패턴을 읽어내는데 능한 신경망 류 알고리즘을 딥러닝이라 부릅니다. 현대의 연구자들은 딥러닝을 이용하여 이미지 인식부터 자연어 처리, 바둑까지 인간만이 할 수 있다고 여겨졌던 작업들을 성공적으로 수행해내고 있습니다.

기초 과정과 심화 과정 이후의 내용은 온라인 강의로 무료 제공될 예정입니다.

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