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실무비법전수! 한 방에 파이토치(기본)
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 42차시
- 교육시간
- 18시간
"실무 비법 전수! 한 방에 끝내는 파이토치(기본)" 과정은 딥러닝 입문자부터 실무 적용을 원하는 개발자까지, 파이토치를 이용하여 딥러닝 모델을 구현하고 싶은 모든 사람들을 위한 완벽 가이드입니다. 19개의 체계적인 강의를 통해 파이토치 기초, 딥러닝 알고리즘 구현, 오버피팅 문제 해결, 그리고 CNN, RNN, GAN 모델까지 딥러닝의 핵심을 완벽하게 마스터할 수 있습니다. 본 과정은 텐서, 자동 미분, 손실 함수 등 파이토치 핵심 개념 설명부터 실제 현업에서 마주하는 문제 해결을 위한 실무 팁까지 제공하여, 수강 후 바로 현업에 적용 가능한 수준의 딥러닝 모델 구현 능력을 갖추도록 돕습니다.
▶교육대상
1. 딥러닝 입문자부터 실무 적용을 원하는 누구나
2. 파이토치를 이용한 딥러닝 모델 구현 능력을 향상시키고 싶은 개발자
▶교육내용
1. 기본_파이토치 개요 및 설치
2. 기본_기본_딥러닝 및 머신러닝 이론
3. 기본_기본 텐서(Tensor)
4. 기본_자동 미분 및 손실함수
5. 기본_선형회귀 및 로지스틱 회귀
6. 기본_신경망 구조 및 모듈
7. 기본_활성화 함수
8. 기본_순전파 및 역전파
9. 기본_오버피팅 문제 해결_성별 구분 모델
10. 고급_심층신경망(DNN)을 이용한 회귀
11. 고급_CNN 모델 MNIST
12. 고급_CNN 모델 FashionMNIST
13. RNN 모델의 기본 원리
14. 고급_GAN 모델_이미지 생성
15. 고급_트랜스포머 모델_챗봇만들기
16. 고급_BERT 모델
17. 응용_파이토치_날씨_이미지 분류모델
18. 응용_파이토치_이미지인식_얼굴나이예측모델
19. 응용_파이토치_CelebA 활용
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 텐서, 자동 미분, 손실 함수 등 파이토치 핵심 개념을 이해하고 활용할 수 있다.2. CNN, RNN, GAN 등 다양한 딥러닝 모델의 작동 원리를 이해하고, 이를 실제 문제에 적용하여 문제를 해결할 수 있다.
3. 오버피팅과 같은 딥러닝 모델 학습 시 발생하는 문제점을 파악하고 해결 방안을 적용할 수 있다.
강의목차(총 42강)
- 기초1
-
1. 1. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part1_1 41분
2. 2. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part1_2 21분
3. 3. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part1_3 18분
4. 4. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part2_1 42분
5. 5. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part2_2 24분
6. 6. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part2_3 43분
7. 7. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part3_1 27분
8. 8. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part3_2 38분
9. 9. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part3_3 44분
10. 10. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part3_4 22분
- 기초2
-
11. 1. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part4_1 30분
12. 2. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part4_2 35분
13. 3. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part4_3 52분
14. 4. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part5_1 14분
15. 5. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part5_2 34분
16. 6. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part6_1 49분
17. 7. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part6_2 49분
18. 8. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part6_3 33분
19. 9. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part7_1 27분
20. 10. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part7_2 17분
21. 11. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part8_1 52분
22. 12. Pytorch로 딥러닝 제대로 배우기-기초_part8_2 41분
- 중급1
-
23. 1. 인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리 28분
24. 2. Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습 23분
25. 3. 머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리 40분
26. 4. 머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법 30분
27. 5. 다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습 25분
28. 6. 인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습 30분
29. 7. 다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습 37분
30. 8. 데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습 33분
31. 9. PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습 26분
32. 10. 다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습 33분
- 중급2
-
33. 1. 과대적합 & 과소적합 학습 61분
34. 2. 과대적합 & 과소적합 실습 26분
35. 3. 컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점 47분
36. 4. 합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습 58분
37. 5. 합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경 45분
38. 6. 합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교 45분
39. 7. 순환 신경망 이론, RNN 기초 20분
40. 8. LSTM 이론, LSTM 구조 13분
41. 9. GRU 이론, GRU 구조 11분
42. 10. Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습 56분
