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ChatGPT A부터 Z까지 모든 걸 5분만에 알려드립니다 (개념/원리/사용법/적용분야)



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10 thoughts on “ChatGPT A부터 Z까지 모든 걸 5분만에 알려드립니다 (개념/원리/사용법/적용분야)”

  8. @mcodeM

    💥딥러닝/데이터분석 입문 스터디 6기, 함께 할래요?💥

    📌 모집일정 : 04.18 ~ 주제별 첫 수업 전까지
    📌 시작일정 : 04.26 이후  ~ (팀별로 일정이 다르게 진행되니, 각 팀별 실라버스 확인 필수)
    📌 진행일정 :
    1. 딥러닝 A~C 주제 : 총 12주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) – 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
    2. 데이터 분석 D 주제 : 총 8주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) – 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
    📌 비       용  :
    1. 딥러닝 A~C주제 : 1개월 29.3만원 (총 3개월이므로, Total 88만원)  / 2회 분할납부 가능
    2. 데이터 분석 D주제 1개월 : 1개월 33만원 (총 2개월이므로, Total 66만원) / 2회 분할납부 가능
    📌 수업방식 :  온라인 줌
    📌 수업결과 : 딥러닝/데이터분석 포트폴리오 생성 + 수료증 발급 + 대학원 진학시 추가 케어 할인 + 이직시 무료 헤드헌팅 서비스 제공 + 메타코드M 오프라인 모임 무료참가
    📌 신청 링크 : https://docs.google.com/forms/d/1_T5VBaz73Q50B6vzLZZFNjxoglSYAvJHAq4YLGzazGU/edit

    📌 프로젝트결과물 예시들
    https://github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb

    https://youngjaeoh.github.io/Pix2Pix_Colorization/

    https://github.com/gkswns0531/Credit_Card_Fraud_Detection/blob/main/Fraud_Detecting.ipynb

    <프로젝트 제목 및 내용>

    [📊 A주제 : credit card fraud detecting system (신용카드 이상거래 감지 프로그램)]

    📌부제 : 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지

    📌사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle)  / MNIST dataset

    📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook

    📌학습 언어 : Python3

    🔖Syllabus (19일 수정 예정)
    https://verdant-gladiolus-c69.notion.site/Fraud-Detecting-Schedule-ef3993ee4d5b436b86178f7df26a0267

    [📊 B주제 : 한장의 이미지로 딥러닝 학습이 가능하다고? (딥러닝을 활용한 이미지 화질 개선 초급)]

    📌 부제 : 서울대 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image super-resolution과 image internal-learning

    📌사용 데이터 : 한장의 이미지로부터 데이터 추출

    📌실습 환경 : Google Colab notebooks

    📌학습 언어 : Python3, Pytorch

    🔖Syllabus (19일 수정 예정)
    https://hexagonal-snapper-fab.notion.site/5ddbdacfd9394f30ab3d3a9215cbc0cd

    [📊 C주제 : GAN을 활용하여 흑백 세상에 컬러를 입히다]

    📌부제 : 데이터 전처리부터 시작해서 GAN 모델 설계 및 학습까지 모든 과정을 직접 개발하자

    📌사용 데이터 : MS COCO dataset + alpha

    📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook

    📌학습 언어 : Python3

    🔖Syllabus (19일 수정 예정)
    https://www.notion.so/youngjaeoh/GAN-Colorization-d55784843c024898be99c74885a8197f

    [📊 D주제 : 제주시 대중교통 데이터를 활용한 유동인구 분석 ]
    – 부제 : 대기업 DA 현직자가 알려주는 데이터 자유자재로 다루기 (Data handling) & 데이터 시각화 (Data Visualization)

    📌사용 데이터 : 데이콘(Dacon)의 제주시 버스 승하차 데이터

    📌실습 환경 : Google Colab notebooks

    📌학습 언어 : Python3 (pandas, seaborn/matplotlib/plotly)

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