이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
확장 가능한 AI의 기초
이 강의에서는 확장 가능한 AI의 기본 원리를 차근차근 살펴봅니다. 먼저 PyTorch Lightning이 반복적인 보일러플레이트 코드를 줄여 모델 개발 라이프사이클을 어떻게 간소화하는지 배우게 됩니다. 안내된 예제를 따라 복잡한 신경망을 재사용 가능한 구성 요소로 나누는 방법을 익히고, 프로젝트 규모가 커져도 코드 품질을 유지하는 방법을 알아보세요.고급 최적화 기법
적응형 최적화 도구, 모델 가지치기, 양자화 등의 최적화 기법도 완벽하게 익힐 수 있습니다. 학습 전략을 조금만 바꿔도 속도와 정확도가 크게 향상될 수 있다는 점을 직접 확인하고, 병목 현상을 없애도록 학습 루프를 최적화하는 방법을 배우게 됩니다.프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 배포
강의를 마치면 프로토타입을 실제 서비스 환경에 배포하는 단계까지 발전시키는 역량을 갖추고, 현실의 과제를 해결할 준비가 된 모듈형·최적화된·배포 가능한 AI 솔루션 포트폴리오도 완성하게 됩니다.선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
PyTorch Lightning으로 확장 가능한 모델 만들기
이 장에서는 PyTorch Lightning이 확장 가능한 AI 모델의 개발과 배포를 어떻게 단순화하는지 살펴봅니다. 기초 개념에서 시작해 LightningModule과 Trainer 같은 핵심 구성 요소를 포함한 PyTorch Lightning 프로젝트의 기본 구조를 익혀, 더 발전된 AI 솔루션을 위한 탄탄한 기반을 마련해요.
2
PyTorch Lightning 고급 기법
이 장에서는 PyTorch Lightning을 더 깊이 다루며 데이터를 효율적으로 관리하고 모델 학습을 정교하게 다듬는 방법을 배웁니다. LightningDataModule로 모듈형이고 재사용 가능한 데이터 워크플로를 만들고, 검증과 테스트를 통해 모델을 정확히 평가하며, Lightning Callback을 활용해 학습 과정을 자동화해 성능을 향상하고 과적합을 방지하는 방법을 익혀요.
3
확장성을 위한 모델 최적화
딥러닝 모델을 실제 배포에 맞게 더 가볍고 빠르게 준비하는 방법을 배웁니다. 이 장에서는 동적 양자화, 가지치기(pruning), TorchScript 변환과 같은 기법을 소개하여, 정확도를 유지하면서도 모델 크기와 지연 시간을 줄일 수 있도록 도와줍니다.
PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
강의
완료
