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강의

PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning

중급기술 수준

업데이트됨 2025. 6.

이미지 및 순차적 데이터 모델링을 위한 CNN, RNN, LSTM, GRU와 같은 기본적인 딥러닝 아키텍처에 대해 알아보세요.

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PyTorchArtificial Intelligence

4시간

15 동영상

51 연습 문제

4,050 XP

27,877

성취 증명서

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강의 설명

선수 조건

Introduction to Deep Learning with PyTorch

1

견고한 신경망 학습

신경망을 견고하게 학습하는 방법을 배워요. 이 챕터에서는 객체 지향 프로그래밍으로 PyTorch 데이터셋과 모델을 정의하고, 신경망의 학습과 평가에 대한 지식을 복습합니다. 또한 다양한 옵티마이저를 익히고, 마지막으로 신경망 학습에서 흔히 발생하는 불안정한 그래디언트 문제를 완화하는 여러 기법을 다룹니다.

PyTorch와 객체 지향 프로그래밍

PyTorch 데이터셋

PyTorch DataLoader

PyTorch 모델

Optimizer, 학습, 그리고 평가

훈련 루프

최적화 도구(Optimizers)

모델 평가

기울기 소실과 기울기 폭주

초기화와 활성화 함수

활성화 함수: ReLU vs. ELU

배치 정규화

2

이미지와 Convolutional Neural Networks

이미지 분류 과제를 해결하도록 신경망을 학습시켜 보세요. 이 챕터에서는 PyTorch에서 이미지 데이터를 다루는 법과 Convolutional Neural Networks(CNNs)를 이해합니다. 데이터 증강으로 모델 성능을 향상하는 방법을 배우면서 이미지 분류기를 학습하고 평가하는 연습을 합니다.

PyTorch로 이미지 다루기

이미지 데이터셋

데이터 증강

PyTorch에서의 데이터 증강

Convolutional Neural Networks

합성곱 층

합성곱 네트워크 구축하기

이미지 분류기 학습시키기

증강 기법 선택하기

증강을 적용한 데이터셋

이미지 분류기 학습 루프

이미지 분류기 평가하기

다중 클래스 모델 평가

클래스별 지표 분석

3

시퀀스와 Recurrent Neural Networks

시계열, 텍스트, 오디오 같은 순차 데이터를 처리하기 위해 Recurrent Neural Networks(RNNs)를 구축하고 학습하세요. 가장 널리 쓰이는 두 가지 순환 구조인 Long-Short Term Memory(LSTM)와 Gated Recurrent Unit(GRU) 네트워크를 배우고, 모델 학습을 위한 순차 데이터 준비 방법을 익힙니다. 전력 소비를 예측하는 순환 모델을 학습하고 평가하며 실습합니다.

PyTorch로 시퀀스 다루기

시퀀스 생성하기

순차 데이터셋

Recurrent Neural Networks

순차 아키텍처

예측용 RNN 만들기

LSTM과 GRU 셀

RNN vs. LSTM vs. GRU

LSTM 네트워크

GRU 네트워크

RNN 학습과 평가

RNN 학습 루프

예측 모델 평가하기

4

멀티 입력 및 멀티 출력 아키텍처

둘 이상의 입력이 필요하거나 여러 출력을 생성하는 작업을 처리할 수 있는 멀티 입력·멀티 출력 모델을 구축해 봅니다. PyTorch로 이러한 모델을 설계하고 학습하는 방법을 탐구하고, 멀티 출력 모델에서 매우 중요한 손실 가중치 주제도 깊이 있게 다룹니다. 이는 하나의 모델이 여러 작업을 동시에 수행하도록 학습할 때 각 작업의 중요도를 균형 있게 조정하는 방법을 이해하는 것을 포함합니다.

멀티 입력 모델

두 입력을 받는 데이터세트

두 입력 모델

두 입력 모델 학습

멀티 아웃풋 모델

두 개의 출력이 있는 Dataset과 DataLoader

두 개의 출력이 있는 모델 아키텍처

멀티 출력 모델 훈련하기

다중 출력 모델 평가와 손실 가중치

다중 출력 모델 평가

손실 가중치(Loss weighting)

PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning

강의
완료

수료증 획득

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