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![[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.2 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.2
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 10차시
- 교육시간
- 10시간
본 과정에서는 PyTorch를 통해 딥러닝 기초 이론을 배우고, 컴퓨터 비전 및 시퀀스 데이터 처리 방법에 대해 배운다
합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)에 대해 이론을 학습한다.
인공신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망 구축 방법을 PyTorch 통해 실습한다.
▶교육대상
1. PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 학습자
2. PyTorch에 기초 지식이 있는 학습자
3. Python에 대한 기본 지식이 있는 학습자
▶학습내용
1. 과대적합 & 과소적합 학습
2. 과대적합 & 과소적합 실습
3. 컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점
4. 합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습
5. 합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경
6. 합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교
7. 순환 신경망 이론, RNN 기초
8. LSTM 이론, LSTM 구조
9. GRU 이론, GRU 구조
10. Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습
▶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. PyTorch를 통해 인공신경망, CNN, RNN을 구축하고 이해한다.2. 인공신경망의 원리와 활용 방법에 대해 배운다.
강의목차(총 10강)
-
1. 1. 과대적합 & 과소적합 학습 61분
2. 2. 과대적합 & 과소적합 실습 26분
3. 3. 컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점 47분
4. 4. 합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습 58분
5. 5. 합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경 45분
6. 6. 합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교 45분
7. 7. 순환 신경망 이론, RNN 기초 20분
8. 8. LSTM 이론, LSTM 구조 13분
9. 9. GRU 이론, GRU 구조 11분
10. 10. Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습 56분
