풀잎스쿨
연구를 위한 지식을 플립러닝 방식으로
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
2-3개월 간 학습하는 집중 스터디 과정입니다.
* 풀잎스쿨은 3개월마다 진행됩니다.
말로만 듣던 GAN. 직접 코딩도 해보고 온라인 강좌도 들어보면서 속성으로 몸에 익히자!
이 과정은 Coursera에 최근에 올라온 Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization의 강의 자료를 이용하여 GAN을 공부하는 과목입니다. GAN은 사실적인 이미지, 비디오, 음성을 만들어 줄 수 있는 강력한 딥러닝 모델로 최근 크게 각광받고 있습니다.
이 강좌는 Coursera의 온라인 강좌를 듣고, 퀴즈와 연습문제를 풀며 의문이 나는 것은 서로 토의하여 이해하는 방식으로 진행됩니다.
여기서 공부하는 내용은 Course 1과 2의 내용으로 GAN 구성 요소를 이해하고, PyTorch를 사용하여 기본 GAN을 구축하고, Convolution 레이어를 사용하여 고급 DCGAN을 구축하고, GAN을 제어하고, 조건부 GAN을 구축하는 것을 해봅니다. 또한, generative 모델들을 비교하고, FID 방법을 사용하여 GAN 충실도와 다양성을 평가하며, GAN에서 편향(bias)을 감지하는 방법을 배우고, StyleGAN 기술을 구현해봅니다.
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★ 잠깐! 풀잎스쿨 14기에는 GAN 풀잎이 2개 열립니다.
본 풀잎은 중급 난이도이며, 이론+실습으로 진행됩니다.
고급 난이도에 이론을 공부하는 GAN 풀잎을 원한다면 "GAN 최신 논문 톺아보기"를 신청해주세요!
이 강좌는 Coursera의 온라인 강좌를 듣고, 퀴즈와 연습문제를 풀며 의문이 나는 것은 서로 토의하여 이해하는 방식으로 진행됩니다.
여기서 공부하는 내용은 Course 1과 2의 내용으로 GAN 구성 요소를 이해하고, PyTorch를 사용하여 기본 GAN을 구축하고, Convolution 레이어를 사용하여 고급 DCGAN을 구축하고, GAN을 제어하고, 조건부 GAN을 구축하는 것을 해봅니다. 또한, generative 모델들을 비교하고, FID 방법을 사용하여 GAN 충실도와 다양성을 평가하며, GAN에서 편향(bias)을 감지하는 방법을 배우고, StyleGAN 기술을 구현해봅니다.
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★ 잠깐! 풀잎스쿨 14기에는 GAN 풀잎이 2개 열립니다.
본 풀잎은 중급 난이도이며, 이론+실습으로 진행됩니다.
고급 난이도에 이론을 공부하는 GAN 풀잎을 원한다면 "GAN 최신 논문 톺아보기"를 신청해주세요!
- 온라인 모임은 ZOOM으로 진행됩니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
- 활발한 커뮤니케이션을 위하여 화상으로 카메라와 마이크를 켜고 진행됩니다.
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- 마지막 주차는 모두의연구소 강남캠퍼스에서 오프라인으로 진행됩니다.
- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
이런 분들께 추천합니다
- GAN을 눈으로만 익힌 사람들
- GAN을 직접 구현하고 돌려보고 싶은 사람들
- 기본적인 딥러닝 이론에 대한 이해를 가지고 있는 분
- 파이썬을 알고 Tensorflow, PyTorch와 같은 것으로 수박 겉핥기라도 코딩해 본 적이 있는 분
- GAN을 직접 구현하고 돌려보고 싶은 사람들
- 기본적인 딥러닝 이론에 대한 이해를 가지고 있는 분
- 파이썬을 알고 Tensorflow, PyTorch와 같은 것으로 수박 겉핥기라도 코딩해 본 적이 있는 분
난이도
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
커리큘럼
Chapter1. 과목 소개
Chapter2. Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 1)
Chapter3. Build Better Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 2)
1주차. 과목 소개, GAN 일반 이론 소개
Chapter2. Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 1)
2주차. Intro to GANs
3주차. Deep Convolutional GANs
4주차. Wasserstein GANs with Gradient Penalty
5주차. Conditional GAN & Controllable Generation
3주차. Deep Convolutional GANs
4주차. Wasserstein GANs with Gradient Penalty
5주차. Conditional GAN & Controllable Generation
Chapter3. Build Better Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 2)
6주차. Evaluation of GANs
7주차. GAN Disadvantages and Bias
8주차. StyleGAN and Advancements
7주차. GAN Disadvantages and Bias
8주차. StyleGAN and Advancements
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
- Coursera에 account가 있어야 함.
- GANs Specialization 에 유료로 강의를 등록하거나 청강을 함 (청강의 경우 퀴즈와 코드를 인터넷에서 공유하는 것을 도와줌)
- 온라인 강좌 사이트: https://www.coursera.org/specializations/generative-adversarial-networks-gans
* 코세라 서버 (유료강의 등록자)혹은 Colab 사용 또는 자기 컴퓨터 (with GPU) 사용
- GANs Specialization 에 유료로 강의를 등록하거나 청강을 함 (청강의 경우 퀴즈와 코드를 인터넷에서 공유하는 것을 도와줌)
- 온라인 강좌 사이트: https://www.coursera.org/specializations/generative-adversarial-networks-gans
* 코세라 서버 (유료강의 등록자)혹은 Colab 사용 또는 자기 컴퓨터 (with GPU) 사용
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
이상헌
#친절한 #도우미
다년간 자동차분야의 CAD, HMI, AI 응용 등 자동차-IT 융합에 관한교육 및 연구를 수행한 경험이 있고, 모두의 연구소에서 Lab 참여 및풀잎스쿨 퍼실 경험이 있습니다.
본 강좌를 개설한 동기는 GAN에 대하여 다들 들어보거나 논문을 읽어보아서 그 기본원리는 대략 이해하고 있으나 좀더 실질적으로 어떻게 이를 구현하고 또 관심 분야에 어떻게 응용할 수 있을 것인가를 고민하는 사람들을 위해,
최근에 새로 올라온 Coursera 인기 강좌인 GANs Specialization의 온라인 강의와 실습 과제를 따라 해보면서 빠른 시간내에 GAN을 응용할 수 있는 기회를 갖기 위해서입니다.
모쪼록 이 강좌를 통해 딥러닝에 대한 이해가 넓어지고 자신의 일이 더욱 성과가 있기를 기원합니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎스쿨 퍼실 활동
딥러닝 기초반
딥러닝 중급반
LAB 연구원 활동
현재 딥랩 논문반에서 활동중
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
GAN 기초 실전 코스
시작일
2021년 1월 9일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
8주 (3시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 165,000원(쿠폰제공)
선결제자가 가상 계좌 입금 대기 상태인 경우, 실질적으로 마감되었음에도 마감 임박으로 표시됩니다.
대기자 신청을 해주시면 추후 공석이 생길 경우 메일로 알람이 발송됩니다.
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GAN 기초 실전 코스
시작일
2021년 1월 9일
진행일시
토 / 10:30
수강기간
8주 (3시간/주)
진행장소
온라인캠퍼스
231,000원 165,000원(쿠폰제공)
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말로만 듣던 GAN. 직접 코딩도 해보고 온라인 강좌도 들어보면서 속성으로 몸에 익히자!
이 과정은 Coursera에 최근에 올라온 Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization의 강의 자료를 이용하여 GAN을 공부하는 과목입니다. GAN은 사실적인 이미지, 비디오, 음성을 만들어 줄 수 있는 강력한 딥러닝 모델로 최근 크게 각광받고 있습니다.
이 강좌는 Coursera의 온라인 강좌를 듣고, 퀴즈와 연습문제를 풀며 의문이 나는 것은 서로 토의하여 이해하는 방식으로 진행됩니다.
여기서 공부하는 내용은 Course 1과 2의 내용으로 GAN 구성 요소를 이해하고, PyTorch를 사용하여 기본 GAN을 구축하고, Convolution 레이어를 사용하여 고급 DCGAN을 구축하고, GAN을 제어하고, 조건부 GAN을 구축하는 것을 해봅니다. 또한, generative 모델들을 비교하고, FID 방법을 사용하여 GAN 충실도와 다양성을 평가하며, GAN에서 편향(bias)을 감지하는 방법을 배우고, StyleGAN 기술을 구현해봅니다.
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★ 잠깐! 풀잎스쿨 14기에는 GAN 풀잎이 2개 열립니다.
본 풀잎은 중급 난이도이며, 이론+실습으로 진행됩니다.
고급 난이도에 이론을 공부하는 GAN 풀잎을 원한다면 "GAN 최신 논문 톺아보기"를 신청해주세요!
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고급 난이도에 이론을 공부하는 GAN 풀잎을 원한다면 "GAN 최신 논문 톺아보기"를 신청해주세요!
- 온라인 모임은 ZOOM으로 진행됩니다.
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- 캠(혹은 캠이 내장된 노트북), 마이크 기능이 있는 이어폰을 준비해주세요.
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- 풀잎스쿨 14기에 한하여 온라인 과정이 165,000원으로 할인됩니다. 결제 페이지에서 온라인 전용 할인 쿠폰을 드립니다.
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이런 분들께 추천합니다
- GAN을 눈으로만 익힌 사람들
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난이도
학습유형
사전학습 (주차별 학습내용을 각자 학습한 후 모여서 토론합니다)
커리큘럼
Chapter1. 과목 소개
Chapter2. Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 1)
Chapter3. Build Better Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 2)
1주차. 과목 소개, GAN 일반 이론 소개
Chapter2. Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 1)
2주차. Intro to GANs
3주차. Deep Convolutional GANs
4주차. Wasserstein GANs with Gradient Penalty
5주차. Conditional GAN & Controllable Generation
3주차. Deep Convolutional GANs
4주차. Wasserstein GANs with Gradient Penalty
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Chapter3. Build Better Generative Adversarial Networks (GANs) (Course 2)
6주차. Evaluation of GANs
7주차. GAN Disadvantages and Bias
8주차. StyleGAN and Advancements
7주차. GAN Disadvantages and Bias
8주차. StyleGAN and Advancements
* 이론+실습으로 진행되는 과정입니다. 참고해주세요.
교재 및 학습자료 / 준비물
- Coursera에 account가 있어야 함.
- GANs Specialization 에 유료로 강의를 등록하거나 청강을 함 (청강의 경우 퀴즈와 코드를 인터넷에서 공유하는 것을 도와줌)
- 온라인 강좌 사이트: https://www.coursera.org/specializations/generative-adversarial-networks-gans
* 코세라 서버 (유료강의 등록자)혹은 Colab 사용 또는 자기 컴퓨터 (with GPU) 사용
- GANs Specialization 에 유료로 강의를 등록하거나 청강을 함 (청강의 경우 퀴즈와 코드를 인터넷에서 공유하는 것을 도와줌)
- 온라인 강좌 사이트: https://www.coursera.org/specializations/generative-adversarial-networks-gans
* 코세라 서버 (유료강의 등록자)혹은 Colab 사용 또는 자기 컴퓨터 (with GPU) 사용
풀잎스쿨이란
풀잎스쿨이 무엇인가요?
연구에 필요한 기초 지식&기술을 플립러닝 방식으로 2~3개월 간 함께 집중적으로 학습하는 과정입니다.
퍼실이는 누구인가요?
‘facilitator’에서 나온 명칭으로, 풀잎스쿨 각 과정의 조력자입니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
함께 공부하고 싶은 과정을 기획하고 풀잎 모임을 리딩 및 진행합니다.
다른 곳들과 어떤 차이점이 있나요?
수동적으로 배우게 되는 기존의 학원과 다르게 플립러닝(flipped learning, 거꾸로 학습)으로 진행됩니다.
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
따라서 질문과 토론을 통해 지식을 인터랙티브하게 공유하고 성장할 수 있습니다.
* 플립러닝(flipped Learning) : 거꾸로 학습. 각자 학습을 해온 후 모여서 질문, 토론 등으로 공부하는 방식
풀잎스쿨 신청자분들께는 과정 시작 일주일 전에 참여 관련 안내 메일을 드릴 예정입니다.
퍼실이 소개
이상헌
#친절한 #도우미
다년간 자동차분야의 CAD, HMI, AI 응용 등 자동차-IT 융합에 관한교육 및 연구를 수행한 경험이 있고, 모두의 연구소에서 Lab 참여 및풀잎스쿨 퍼실 경험이 있습니다.
본 강좌를 개설한 동기는 GAN에 대하여 다들 들어보거나 논문을 읽어보아서 그 기본원리는 대략 이해하고 있으나 좀더 실질적으로 어떻게 이를 구현하고 또 관심 분야에 어떻게 응용할 수 있을 것인가를 고민하는 사람들을 위해,
최근에 새로 올라온 Coursera 인기 강좌인 GANs Specialization의 온라인 강의와 실습 과제를 따라 해보면서 빠른 시간내에 GAN을 응용할 수 있는 기회를 갖기 위해서입니다.
모쪼록 이 강좌를 통해 딥러닝에 대한 이해가 넓어지고 자신의 일이 더욱 성과가 있기를 기원합니다.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎스쿨 퍼실 활동
딥러닝 기초반
딥러닝 중급반
LAB 연구원 활동
현재 딥랩 논문반에서 활동중
딥러닝 기초반
딥러닝 중급반
LAB 연구원 활동
현재 딥랩 논문반에서 활동중
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
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