오마이스쿨

[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	과대적합 & 과소적합 학습	61분
2강	과대적합 & 과소적합 실습	26분
3강	컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점	47분
4강	합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습	58분
5강	합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경	45분
6강	합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs	45분
7강	순환 신경망 이론, RNN 기초	20분
8강	LSTM 이론, LSTM 구조	13분
9강	GRU 이론, GRU 구조	11분
10강	Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습	56분

김동희

Pytorch 및 딥러닝 등 IT 지식을 전달합니다.

[경력]

성균관대학교 소프트웨어학과 박사과정 재학중

성균관대학교 전자전기컴퓨터공학 석사

백석대학교 정보통신학부 학사

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pytorch 활용 방법에 대해서 인공신경망, 합성곱 신경망 등등 다양하게 활용하는 방법에 대해서 알아 볼 수 있어서 재밋었습니다.

김현지 | 2023.07.14

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[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.2