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PyTorch

트랙

딥러닝 파이썬에서

업데이트됨 2026. 3.
머신러닝 여정을 딥러닝으로 이어가세요. PyTorch 라이브러리를 사용하여 다양한 데이터 유형을 모델링하는 신경망을 생성하세요.
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트랙 설명

딥러닝 파이썬에서

딥러닝을 알아보고 머신러닝의 이 분야가 세상을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보세요. 지금 바로 딥러닝 혁명에 동참하세요!기존 머신러닝에 익숙하고 딥러닝의 세계로 첫발을 내딛고 싶다면, 이곳이 바로 이상적인 출발점입니다. 이 과정에서는 딥러닝의 활용 사례를 살펴보고 파이썬으로 딥러닝 모델을 구축하는 데 널리 사용되는 PyTorch 프레임워크에 익숙해지게 됩니다.이 과정에서는 다양한 데이터 유형을 포함하는 여러 가지 실제 문제를 해결하기 위한 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 여러분은 물이 마실 수 있는 물인지 아닌지를 예측하고, 시계열 데이터 세트를 기반으로 전력 소비량을 예측하고, 사진으로 다양한 구름 유형을 분류하고, 손글씨에서 사용된 언어와 문자를 식별하게 될 것입니다.이 과정에서는 객체 인식, 이미지 분할, 이미지 생성 등 다른 이미지 작업에 사용되는 고급 아키텍처와 사전 학습된 모델을 살펴보게 됩니다.마지막으로 텍스트 데이터를 처리하기 위한 딥러닝 기술을 배우게 됩니다. 모델링을 위해 텍스트를 처리하고 인코딩하며, 텍스트 분류 및 생성을 위한 다양한 아키텍처와 사전 학습된 모델의 장점을 탐구하게 됩니다. 또한 여러분은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 기반이 되는 가장 흥미로운 아키텍처 중 하나인 트랜스포머 아키텍처를 사용하게 될 것입니다.이 과정을 마치면 딥러닝의 핵심 개념을 이해하고 파이썬을 사용하여 다양한 상황에 적용할 수 있게 될 것입니다.

선수 조건

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  • Course

    1

    PyTorch로 배우는 딥러닝 입문

    PyTorch를 사용하여 첫 번째 신경망을 구축하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법을 배워보세요.

  • Project

    보너스

    Building an E-Commerce Clothing Classifier Model

    Automate e-commerce processes with image classification.

  • Course

    이미지에 PyTorch를 적용하고, 경계 상자를 통한 객체 검출과 이미지 세그멘테이션 생성을 위한 딥러닝 모델을 활용합니다.

딥러닝 파이썬에서
5 강의
트랙
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