쉽게 배워 바로 쓰는 AI 딥러닝 실무 과정
AI에 관한 이해는 좋았으나, 실습이 어려움
모바일
쉽게 배워 바로 쓰는 AI 딥러닝 실무 과정
4.6(20개 후기)
- NCS 분류
- 프로젝트관리(01010102)
- 강좌 구성
- 41시간 (28강)
- 수료증
- 발급 가능
- 수료 기준
- 진도율 80%이상, 과제 1회
신청유형
- 누구나 수강 가능
강의금액
496,100원
총 결제금액신청 유형 선택
과정소개
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안내 본 과정은 비심사 과정으로 운영되며, NCS 코드가 부여되지 않습니다.
삼성·SK하이닉스 취준생 & 현직자 역량 강화를 위한
차별화된 AI 실무 인재 되는 법!
쉽게 배워 바로 쓰는AI 딥러닝 실무 과정
핵심 학습 내용 3가지
| 실무형 학습구조 | 딥러닝 기초 → 파이썬 프로그래밍 → PyTorch 모델링 → CNN/이미지 처리 → Object Detection까지 AI 딥러닝의 실제 현업 활용 흐름을 그대로 학습! |
|---|---|
| 딥러닝 심화 실습 | PyTorch를 활용한 회귀·분류 모델링, OpenCV 기반 이미지 처리, CNN·YOLOv5 등 최신 딥러닝 기술 실습! |
| 포트폴리오 완성 보장 | 의료보험료 예측, X-ray 폐렴 진단, 반도체 불량 탐지 모델링 등 결과물을 직접 만들어 취업·이직에 활용 가능! |
100% 온라인 VOD 강의!
AI·딥러닝 실무 경력 8년
SK하이닉스 현직자가
직접 알려드립니다!
산업 데이터를 활용한 프로젝트 경험과 함께,
현업에서 검증된 딥러닝 노하우를 배워보세요.
노을 선생님
주요 약력
- 現) SK하이닉스 Data Science
- 前) KT 네트워크 AI 개발자
- AI·딥러닝 기반 데이터 분석 및 모델링 실무 경험 8년
실습 과제 수행 시,
강사님이 직접 1:1 피드백을 제공해드립니다!
AI 역량, 이제 선택이 아니라
기준이 되고 있습니다.
"AI를 업무에 도입했다"
78%
"향후 3년 내
AI 투자를 늘릴 계획이다"
92%
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경쟁력 | ||
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빠르게 성장하세요!
실무 적용 | ||
| 취업·이직 | 개인 프로젝트 설계 | |
| AI 산업 데이터 완벽 이해 | 설명 가능한 AI 전처리 경험 | |
AI 인재가 될 수 있는
치트키
그럼 이 강의에서는 뭘 배우나요?
AI 딥러닝 기초 다지기
- 딥러닝 기본 개념 및 산업 적용 사례 이해
- 파이썬 프로그래밍 기초와 데이터 전처리 학습
핵심 딥러닝 기술 완전 정복
- PyTorch 기반 회귀·분류 모델링 실습
- CNN·전이학습·Data Augmentation 등 최신 기법 학습
- OpenCV 활용 이미지 처리 및 Object Detection 실습
이 스킬을 전부 얻을 수 있어요!
윈스펙 AI 딥러닝 실무 과정에서만 경험할 수 있는
다양한 산업 분야의 실전 프로젝트
다양한 산업 분야의 실전 프로젝트
CASE 01
X-ray 이미지 폐렴 진단 모델링 실습
- X-ray 이미지 데이터 로드 및 전처리 실습
- CNN 모델 사용한 X-ray 이미지 분류 및 폐렴 진단
- 모델 평가 및 예측 실습
CASE 02
와인 품종 분류 PyTorch 모델링 실습
- 데이터 전처리와 탐색 실습
- PyTorch를 이용한 회귀 모델 구축 실습
- 모델 평가 및 예측 실습
CASE 03
반도체 공정 이미지 불량 탐지 모델링 실습
- 반도체 공정 이미지 불량 탐지 모델 구축
- 반도체 공정 이미지 데이터 전처리 및 데이터 증강 기법 적용 실습
- 모델 학습, 성능 평가
실제 학습 화면 예시
윈스펙 AI 딥러닝 실무 과정은
이런 점이 다릅니다!
일반 타사 강의
윈스펙 강의
학습 범위
학습 범위
단순 모델 예제 코드 실습 수준
의료보험료 예측, X-ray 폐렴 진단, 반도체 불량 탐지 등 산업 적용 프로젝트 포트폴리오 완성
실습 구성
실습 구성
이론 위주+제한적 예제
12회 실습(예제 8회+과제 4회)으로 데이터 전처리·모델 설계·성능 개선까지 체계적 학습
포트폴리오 결과물
포트폴리오 결과물
단순 과제 제출 수준
실제 의료·반도체 산업을 반영한 실습 데이터 프로세싱 수행 · 취업·이직에 활용 가능한 결과물 확보
AI 도구 다양성
AI 도구 다양성
특정 도구 기초 위주
Python, NumPy, Pandas, PyTorch, OpenCV, YOLOv5, Google Colab 등 최신 실습 환경
학습 지원
학습 지원
강의만 제공, 피드백 부족
SME 첨삭(1:1 피드백 제공), AI 챗봇 실시간 질문 지원
이런 분들께
이 강의를 강력 추천합니다!
"AI·딥러닝을 잘 몰라도 됩니다!"
"어디서부터, 어떻게 업무에 AI·딥러닝을
적용해야 할지 몰라도 괜찮습니다."
AI 딥러닝 실무 경험 과정을 통해
AI 딥러닝
초보자
초보자
AI·딥러닝 기본 용어와
개념부터 수식까지,
빠르게
이해할 수 있어요
AI를
다뤄본 실무자
다뤄본 실무자
AI 모델 구조와 데이터 처리
과정을,
이론부터 실습까지
빠르게 경험할 수 있어요
AI 기반
개인 프로젝트 확장자
개인 프로젝트 확장자
학습한 AI 모델과 데이터를
바탕으로,
아이디어를 개인
프로젝트로 구현해볼 수 있어요
실제 수강생들이 후기로 증명하는
강의의 효과!
수강생 s*********r★★★★★
코딩을 거의 안 해본 사람인데도 Colab으로 실습을 하니까 어렵지 않게 따라갈 수 있었어요. 중간마다 퀴즈랑 과제 피드백이 있어서 혼자 알아서 공부하게 내버려두는 강의가 아니라는 느낌이 들어 좋았습니다
수강생 m***m님★★★★★
처음엔 용어조차 낯설었는데, 강의안이랑 용어집 덕분에 금방 익숙해졌어요. CNN, Object Detection 실습하면서 제 포트폴리오에 넣을 만한 결과물이 나온 게 정말 뿌듯했습니다
수강생 h****4님★★★★★
현업에서 데이터 다룰 일이 있었는데, 모델링을 직접 실습해보니 업무에 바로 적용할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 특히 반도체 공정 불량 탐지 실습은 실무와 연관성이 높아서 큰 도움이 됐습니다.
이제 여러분의 차례입니다!
AI·딥러닝 실무 역량을 갖춘 전문가가 되어보세요!
의료보험료 예측, X-ray 폐렴 진단, 반도체 불량 탐지 등
총 12회의 실습 프로젝트를 통해 실무 포트폴리오를 단기간에 완성할 수 있습니다.
쉽게 배워 바로 쓰는AI 딥러닝 실무 과정
1년간 복습 가능한 강의 소장권 제공!
실습 과제마다 강사 1:1 피드백 제공!
실습 프로젝트 12회로
실무 포트폴리오 완성!
선착순 딱 30명만 모집강의 상세 커리큘럼
| 차시 | 주제 | 학습 세부 내용 |
|---|---|---|
| 1 | Deep Learning 기초 - AI 정의의 분류&발전의 역사 | 1. AI 기본 개념과 역사2. 지도·비지도·강화학습 개념과 차이점3. Perceptron, XOR Gate, Backpropagation 역할과 한계 |
| 2 | Deep Learning 기초 - ML&DL의 동작원리 | 1. Linear Regression 기본 개념과 수식2. Gradient Descent 사용 방법3. Forward·Backward Propagation 동작 원리 |
| 3 | Deep Learning 기초 - DL 기본이론과 PyTorch를 활용한 개발방법 | 1. PyTorch 라이브러리·데이터 로더로 모델 정의 및 데이터 처리2. 선형회귀·이진분류·다중분류 모델 Loss함수·Optimizer 사용법 |
| 4 | [실습준비]파이썬 학습하기① 자료형 | 1. 파이썬 자료형 설명 – 정수형·실수형 / 리스트 / 튜플 / 딕셔너리 |
| 5 | [실습준비]파이썬 학습하기② 조건문&반복문 | 1. 파이썬 조건문, 반복문 설명 – 조건문: if, elif, else / 반복문: for, while |
| 6 | [실습준비]파이썬 학습하기③ numpy array | 1. Numpy Array Library 사용하기 – 배열 만들기 / 배열 수정하기 / 배열 연산하기 |
| 7 | [실습준비]파이썬 학습하기④ pandas 자료구조 | 1. Pandas Library 사용하기 – Data Frame 만들기 / 자료 불러오기·수정 / 통계량 만들기 |
| 8 | ★실습예제1★당뇨병 진단 PyTorch 모델링 실습 (회귀분석) | 1. 데이터 전처리·탐색 실습2. PyTorch를 이용한 회귀 모델 구축 실습3. 모델평가와 예측 실습 |
| 9 | ★실습예제2★유방암 진단 PyTorch 모델링 실습 (이진분류) | 1. 데이터 전처리·탐색 실습2. PyTorch 이진분류 모델 구축 실습3. 모델 평가와 예측 실습 |
| 10 | ★실습예제3★와인 품종 분류 PyTorch 모델링 실습 (다중분류) | 1. 데이터 전처리·탐색 실습2. PyTorch 다중분류 모델 구축 실습3. 모델 평가와 예측 실습 |
| 11 | ★실습과제★의료보험료 예측 모델링 실습 | 1. 의료보험료 데이터 탐색·전처리 실습2. PyTorch를 이용한 회귀 모델 구축 실습3. 모델 평가와 예측 실습 |
| 12 | 이미지 데이터처리 (Image Processing) | 1. OpenCV 이미지 읽기·출력2. 이미지 처리 기법3. imutils 패키지 사용법 |
| 13 | ★실습예제4★OpenCV 이미지 데이터 처리 실습 | 1. OpenCV 이미지 읽기·저장 실습2. 리사이징·그레이스케일·이진화· 블러링 등 처리 기법 실습3. 도형·텍스트 추가 방법 실습 |
| 14 | 이미지 딥러닝 - CNN 딥러닝 기초 | 1. CNN 기본 구조와 구성 요소 역할2. Convolution 연산, 활성화 함수, 패딩 등 주요 연산3. PyTorch CNN 모델 구현·데이터 전처리·학습 방법 |
| 15 | ★실습예제5★CNN 기초 모델링 실습 | 1. CNN 기본 구조·구성 요소 이해2. PyTorch CNN모델 구현 실습3. CNN모델 평가 및 예측 실습 |
| 16 | 이미지 딥러닝 - CNN딥러닝 Advanced | 1. CNN 고급 개념·구성 요소 학습2. Data Augmentation·Custom Dataset 클래스 구현3. Pre-trained 모델을 새 데이터셋에 맞게 Fine-Tuning |
| 17 | ★실습예제6★CNN 딥러닝 Advanced 실습① | 1. 고급 CNN 모델 구축·학습 실습2. 데이터 증강·전처리 실습3. 성능 평가·튜닝 실습 |
| 18 | ★실습예제7★CNN 딥러닝 Advanced 실습② - Transfer Learning | 1. Transfer Learning 개념·필요성2. Pre-trained 모델 로드·활용 실습3. Transfer Learning으로 성능 향상 실습 |
| 19 | ★실습과제★X-ray 이미지 폐렴 진단 모델링 실습 | 1. X-ray 데이터 전처리·탐색2. CNN 이미지 분류 실습3. 모델 성능 평가·예측 실습 |
| 20 | Object Detection 기초 | 1. Object Detection 정의·구성 요소2. Bounding Box 역할·IoU 계산3. 모델 발전과정·성능평가 방법 |
| 21 | Classic Object Detection Model | 1. 초기 Object Detection 방법2. Region Proposal 학습3. Classic 모델 발전과정 학습 |
| 22 | 2-stage Object Detection Model | 1. RCNN 기본 개념·구성 요소2. Fast RCNN vs RCNN 차이점·개선 |
| 23 | 1-stage Object Detection Model | 1. 1-stage 모델 개념·특징2. YOLO 구조·원리, YOLOv1~v3 발전과정3. 모델 성능 평가·향상 방법 |
| 24 | ★실습과제★Object Detection 모델링 실습 | 1. Selective Search Region Proposal 실습2. Non Maximum Suppression 실습 |
| 25 | 반도체 불량분석 개요 소개 | 1. 반도체 공정 Defect 종류·영향2. SEM·TEM Defect 분석 방법3. AI Defect 탐지 방법 |
| 26 | Object Detection Transfer Learning | 1. Transfer Learning 개념·필요성2. YOLOv5로 반도체 불량탐지 모델 구축·튜닝3. Labeling Tool로 데이터셋 labellmg 수행 |
| 27 | ★실습예제8★반도체 공정 이미지 불량 탐지 모델링 실습 | 1. 불량탐지 모델 구축 실습2. 전처리·증강 기법으로 성능 향상 실습3. 모델 학습·성능 평가 실습 |
| 28 | ★실습과제★반도체 공정 이미지 불량 탐지 모델링 실습 (최종) | 1. 불량탐지 모델링 실습2. 데이터셋 다운로드·전처리 실습3. 모델 평가·예측 결과 시각화 분석 |
학습대상
1. AI 및 반도체 관련 분야로 취직 또는 이직을 목표하는 취업준비생 및 커리어 전환자
2. 반도체 공정 직무와 관련된 분야에 관심있는 분
3. AI 기술을 통해 자신의 역량을 넓히고 싶으신 분
학습목표
AI딥러닝교육으로 딥러닝 핵심 원리부터 실무 프로젝트까지! 딥러닝 전 과정을 체계적으로 배우는 딥러닝실무교육. 국비지원 90% 가능.
1. 딥러닝의 주요 구성 요소와 원리를 이해할 수 있습니다.
2. 데이터 수집, 전처리, 모델링, 평가 및 시각화까지 AI 프로젝트의 전체 과정을 수행할 수 있습니다.
3. 실습 과제를 통해 실무에서의 문제 해결 능력을 배양할 수 있습니다.
교수소개
<강사명: 노을>
現) 22.08~현재｜SK하이닉스 : Data Science
前) 16.07~22.07.17｜KT : 네트위크 AI개발자
커리큘럼
41시간 · 28강
41시간총 학습 시간
28차시
1실습 과제
- 1Deep Learning 기초 - AI 정의와 분류&발전의 역사41분
- 2Deep Learning 기초 - ML&DL의 동작원리40분
- 3Deep Learning 기초 - DL기본이론과 PyTorch를 활용한 개발방법1시간 7분
- 4[실습준비] 파이썬 학습하기① 자료형35분
- 5[실습준비] 파이썬 학습하기② 조건문&반복문34분
- 6[실습준비] 파이썬 학습하기③ numpy array41분
- 7[실습준비] 파이썬 학습하기④ pandas 자료구조34분
- 8★실습예제1★ 당뇨병 진단 PyTorch 모델링 실습 (회귀분석)40분
- 9★실습예제2★ 유방암 진단 PyTorch 모델링 실습 (이진분류)21분
- 10★실습예제3★ 와인 품종 분류 PyTorch 모델링 실습 (다중분류)17분
수강 후기
4.6
(20개 후기)
쉽게 배워 바로 쓰는 AI 딥러닝 실무 과정
강의 내용의 구성이 매우 비효율적입니다. 초반에 DNN등 다소 어려운 내용으로 강의가 진행되나 중간에 파이썬 기초 부분은 너무 지나치게 기본적인 내용으로 설명하고 실습예제는 또다기 너무 어려워지고 난이도가 들쭉날쭉합니다. 강사 퀄리티가 별로 안좋은 것 같습니다. 계속 똑같은 내용을 반복해서 말합니다. 강의 시간에 비해 정보 전달의 효율성이 많이 떨어집니다. 강의 내용에 비해 실습 과제는 과도하게 어렵습니다. 심지어 강의 과정에 서 벗어나는 내용으로 과제가 나와서 당황스럽습니다. 강의화면이 너무 작게 뜨고 글씨가 작아서 코드가 잘 안보이고 전체화면으로 하면 다른 창을 띄울 수가 없어서 많이 불편합니다. 핵심 코드만 빼고 강의 시 사용하는 예제 코드는 텍스트 형태로 제공해주셔도 될 것 같은데 아무런 기본 제공 정보가 없으니 실습 수행 시에 많이 불편합니다. 수료증발급일 수료기준 안내나 실습 수행 결과가 수료 기준에 어떻게 반영되는지 등 안내가 없습니다. 온라인 과정이기는 해도 교육 수행 시 안내나 설명 부분에서 전반적으로 많이 아쉽습니다. 윈스펙 재수강 별로 하고 싶지 않네요.
쉽게 배워 바로 쓰는 AI 딥러닝 실무 과정
AI가 중요해지고 있는 현상황에 적합하며 친절한 설명이 포함된 강의이다. 다만 비전공자가 듣기에는 어렵다
쉽게 배워 바로 쓰는 AI 딥러닝 실무 과정
자주하는 질문(FAQ)
*추가 문의사항은 아래 문의하기 버튼 또는 1:1문의 게시판(1:1문의 게시판클릭)을 통해 문의 가능합니다.
![[R&D전문가] 연구개발 기술로드맵과 프로젝트관리 대표 이미지](https://api.winspec.co.kr/data/course/%5BR%26D%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80%5D%20%EC%97%B0%EA%B5%AC%EA%B0%9C%EB%B0%9C%20%EA%B8%B0%EC%88%A0%EB%A1%9C%EB%93%9C%EB%A7%B5%EA%B3%BC%20%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8%EA%B4%80%EB%A6%AC-1738546647536-105378541.png)