PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (중급) Part.1
| 담당강사 | 김동희 | 강의구성 | 총 10차시 |
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| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2023년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | 인공지능의 역사, 인공지능의 기본 원리 [28:08] | |
| 2 | Pytorch 특징, 개발 환경, Colab 실습 [23:12] | |
| 3 | 머신러닝의 기본 개념, 학습의 동작 원리 [40:22] | |
| 4 | 머신러닝에서 오차측청 방법, 머신러닝에서 최적화 방법 [30:50] | |
| 5 | 다양한 loss 함수 활용하기, 다양한 최적화 함수 활용하기, 학습의 전체 Flow 실습 [25:20] | |
| 6 | 인공신경망 기본 원리 학습, 활성화 함수 학습 [30:35] | |
| 7 | 다양한 활성화 함수 실습, 다양한 최적화 함수 실습 [37:34] | |
| 8 | 데이터에 대해 이해, 인코딩의 필요성 학습 [33:52] | |
| 9 | PyTorch의 Dataset 클래스 학습, PyTorch의 Dataloader 클래스 학습 [26:37] | |
| 10 | 다양한 데이터 셋 활용, Cifar-10 데이터 호출 실습, Cifar-100 데이터 호출 실습 [33:27] |
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