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[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.1

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[강좌개요]

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.

[학습목표]

PyTorch를 통해 인공신경망, CNN, RNN을 구축하고 이해한다.

인공신경망의 원리와 활용 방법에 대해 배운다.

[학습대상]

PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 수강자

PyTorch에 기초 지식이 있는 사람

Python에 대한 기본 지식이 있는 사람

LIST
단원	강의명	시간
1강	인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리	28분
2강	Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습	23분
3강	머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리	40분
4강	머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법	30분
5강	다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습	25분
6강	인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습	30분
7강	다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습	37분
8강	데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습	33분
9강	PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습	26분
10강	다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습	33분

김동희

Pytorch 및 딥러닝 등 IT 지식을 전달합니다.

[경력]

성균관대학교 소프트웨어학과 박사과정 재학중

성균관대학교 전자전기컴퓨터공학 석사

백석대학교 정보통신학부 학사