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

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

50,000원
  • 지원유형
    • 일반과정
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
50,000원
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PyTorch를 통해 인공신경망, CNN, RNN을 구축하고 그 원리를 이해하는 방법을 배웁니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 6시간 10차시
난이도 : 입문
강의목표

- PyTorch를 통해 인공신경망, CNN, RNN을 구축하고 이해한다.- 인공신경망의 원리와 활용 방법에 대해 배운다.

강의소개

- 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.

학습대상

- PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 수강자 또는 PyTorch에 기초 지식이 있는 사람- Python에 대한 기본 지식이 있는 사람

수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습목차
[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.1
1. 인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리
28 분
2. Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습
23 분
3. 머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리
40 분
4. 머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법
31 분
5. 다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습
25 분
6. 인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습
31 분
7. 다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습
38 분
8. 데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습
34 분
9. PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습
27 분
10. 다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습
33 분