딥러닝을 이해하기 위해서는 이론에 대한 공부와 실습이 병행되어야 합니다. 이 수업은 딥러닝 방법론을 전혀 모르는 분들도 수업을 이해하실 수 있게, 딥러닝 관련 이론의 기초부터 시작해서 간단한 코딩을 통해 이를 구현해보는 것까지 경험해보실 수 있도록 강의가 구성되어 있 습니다. 이 수업에서 방대한 딥러닝의 세계를 전부 소개해드리지는 못하지만 어떤 방식으로 공부를 하면 되는지 이론과 실습을 통해서 보여드리도록 하겠습니다.

수업은 이론과 실습 그리고 프로젝트 진행 파트로 나누어 진행됩니다. 이론 파트는 딥러닝 관련 핵심 이론들을 먼저 배웁니다. 기본 신경망 구조부터 시작해서 학습에 도움이 되는 여러 기법들을 배우고요, 이러한 기본 신경망 구조가 이미지, 동영상 같은 시각 데이터와, 문자열, 음성 같은 순차 데이터를 처리하기 위해 어떤 식으로 특화되었는지까지 다루게 됩니다. 실습 파트의 경우에는 파이썬, 그리고 케라스 라이브러리를 활용해서 수업이 진행됩니다. 케라스의 특성 상, 몇 줄 안되는 코드로도 쉽게 딥러닝 모델을 구현할 수 있기 때문에 여러분들이 쉽게 모델을 구현할 수 있습니다. 프로젝트에서는 여러분들이 직접 주제를 설정하고, 팀을 구성해서 딥러닝 응용 모델을 설계하는 내용으로 구성되어 있습니다. 관련연구를 직접 조사하고 쓸 수 있는 데이터셋이 뭐가 있는지 찾아보며 모델을 설계해 본다면 인공지능을 활용해서 나중에 어떤 문제를 해결하고자 하실 때 그 절차가 어떻게 될지, 이 과목을 통해서 미리 체험해보실 수 있게 됩니다.

여러분들이 이 수업을 들으신다면, 딥러닝이라는 것이 무엇이고, 어떻게 쓰일 수 있으며 어떤 방식으로 활용되어야 최고의 효과를 만들 수 있는지 감을 잡게 되실 겁니다. 특히 프로젝트를 통해서 여러분들이 딥러닝 기반의 모델을 가지고 어떻게 응용할 수 있는지 직접 조사하고 모델을 설계해보시게 되는데, 이러한 내용이 나중에 현업에서 개발자들과 협업을 하실 때 그들과의 의사소통에 도움이 될 거라 생각합니다.