[HD]딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.2

[HD]딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.2

52,000원
  • 지원유형
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
52,000원
연관강의

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알아두면 바로 쓰이는 실제 세상의 데이터를 텐서로 표현하는 방법·텐서 레이아웃 변경, 데이, 직접 경험해보세요.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 12시간 13차시
난이도 : 향상
강의목표

다양한 데이터를 텐서로 변환 및 정규화하고, 파이토치의 오토그레드(자동 미분)와 옵티마이저를 활용해 딥러닝 신경망의 훈련 및 검증 루프를 직접 구현하는 능력을 기릅니다 .

강의소개

실제 데이터를 파이토치 텐서로 변환하는 전처리 과정부터 오토그레드와 옵티마이저를 활용한 딥러닝 모델의 핵심 학습 루프 구현까지 실습하는 파이토치 전문가 과정입니다 .

학습대상

파이토치 기초를 이해하고, 다양한 데이터를 학습용 텐서로 전처리하는 방법과 오토그레드를 활용한 신경망의 핵심 학습 원리를 실전 코드로 직접 구현해보고 싶은 학습자입니다 .

제공서류
수료증수료시 발급가능
수강증명서학습시작 이후 발급가능
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습기간
30일 + 무료복습기간 360일
✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!
- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.
학습목차
[HD]딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.2
1. 실제 세상의 데이터를 텐서로 표현하는 방법
59 분
2. 텐서 레이아웃 변경, 데이터 정규화 및 3D 데이터
66 분
3. 테이블형 데이터 전처리와 원핫 인코딩
55 분
4. 데이터 통계 분석과 블리언 인덱싱을 이용한 모델 평가
52 분
5. 시계열 데이터 전처리와 차원 변경
52 분
6. 텍스트 데이터의 정규화, 원핫 인코딩 및 단어 임베딩
63 분
7. 머신러닝 학습의 역사와 선형 모델 파라미터 피팅
57 분
8. 손실 함수와 수치 미분을 통한 경사 하강법 원리
67 분
9. 해석적 미분과 연쇄 법칙을 이용한 손실 함수 최적화
44 분
10. 훈련 루프 구현 및 데이터 정규화를 통한 학습 안정화
32 분
11. 파이토치 오토그라드(Autograd)를 활용한 자동 미분
61 분
12. 실전 신경망 역전파 구현 및 오토그라드 적용
38 분
13. 옵티마이저(Optimizer) 적용과 검증 세트를 통한 평가
31 분