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강좌명
2023년 겨울방학 파이토치 딥러닝 첫걸음
- 강좌기간 :
2024년 01월 02일 부터 2024년 01월 12일 까지
- 강좌일정 :
(월~금) 19:00~22:20(총 30시간)
- 강좌구분 :
정기강좌
- 강사명 :
강완주 강의계획서 보기
- 프로필 :
- 수강인원 :
최대 30명
- 강의실 :
N5 2269호 & 온라인
- 교재 :
강사의 강의자료
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₩ 320,000
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₩ 320,000
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₩ 470,000
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₩ 470,000
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결제 예정금액470,000₩
상세정보
ㅇ 학습목표파이토치를 활용한 딥러닝 과목은 학생들에게 현대적이고 강력한 딥러닝 기술을 이해하고 구현하는데 필요한 기반을 제공합니다
ㅇ 강의내용
1. 딥러닝 개요, 다층 퍼셉트론
- 선형, 비선형 문제 정의
- 선형 분류 구현
2. 딥러닝 모델 학습 방법
- 기본 학습 파이프라인 구현
- 모델 저장/불러오기
3. 파이토치 기초 사용
- 최적화, 손실함수, 각종 성능 지표
- 기본 트레이닝 모델 및 데이터 로더 구현
- 기본 코드 응용
- 모델 성능 기록 및 시각화 과제/미션
4. 딥러닝 모델 학습의 문제와 방지 기법
- 과적합, vanishing/exploding gradient
- 정규화 구현 코드
- dropout
5. 이미지 처리와 합성곱 신경망
- 이미지와 시신경
- 기본 합성곱 구현
- 패딩, 스트라이드, 필터 사이즈 튜닝
6. 표현학습
- 오토인코더
- 복원 손실
- 데이터 불균형, 데이터 유사도
7. 생성모델과 분포 추정
- VAE, GAN
- 생성모델 트레이닝 구현
- 이미지 생성
8. 시계열과 순환 신경망
- 순환 신경망 셀 이해
- 기본 RNN 구현
- 심화 : LSTM, GRU
9. 어텐션 매커니즘
- 어텐션 소개
- query, key, value 이해
- 심화: multi-head attention
10. 자연어와 트랜스포머
- 토크나이저와 임베딩
- 기본 트랜스포머 기반 임베딩 시각화
- 텍스트 분류
11. 추천시스템 개요
- 추천 알고리즘 개요
- cosine similarity 기반 추천 구현
12. 강화학습 개요
- 의사결정문제 정의
- 상태, 보상, 환경, 정책의 이해
- Deep Q-Network 구현