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[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.2
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- 과정소개
- 강의 목차
- 학습 후기
과정소개
| 과정소개 | 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. |
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| 학습목표 | PyTorch를 통해 인공신경망, CNN, RNN을 구축하고 이해한다. 인공신경망의 원리와 활용 방법에 대해 배운다. |
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| 학습대상 | PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 학습자 PyTorch에 기초 지식이 있는 학습자 Python에 대한 기본 지식이 있는 학습자 |
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| 학습방법 | 온라인 교육 ( PC + 모바일 ) | ||
| 강사소개 |
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평가기준
| 평가항목 | 진도율 | 과제 | 진행단계평가 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
| 수료기준 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 80점 이상 |
평가방법 및 수료기준
| 평가방법 및 수료기준 |
* 진도율 80 이상 |
강의 목차
| 차시 | 차시명 |
|---|---|
| 1차시 | 과대적합 & 과소적합 학습 |
| 2차시 | 과대적합 & 과소적합 실습 |
| 3차시 | 컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점 |
| 4차시 | 합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습 |
| 5차시 | 합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경 |
| 6차시 | 합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교 |
| 7차시 | 순환 신경망 이론, RNN 기초 |
| 8차시 | LSTM 이론, LSTM 구조 |
| 9차시 | GRU 이론, GRU 구조 |
| 10차시 | Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습 |
학습 후기
| 작성자 | 내용 |
|---|---|
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