[HD]딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.3

[HD]딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.3

36,000원
  • 지원유형
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
36,000원
연관강의

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선형 모델의 한계와 다층 신경망 및 활성화 함수·파이토치 nn.Mod, 이제 어렵지 않게 실무에 연결해보세요.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 7시간 9차시
난이도 : 향상
강의목표

-.파이토치 심층 신경망 구축 및 학습 원리를 익힙니다 -.데이터 전처리와 활성화 함수를 이해하고, 과적합 및 한계를 분석해 최적의 딥러닝 구조를 판별하는 능력을 기릅니다.

강의소개

-.파이토치로 선형 모델에서 심층 신경망으로 구조를 확장하는 과정을 다룹니다 -.이미지 분류 실습을 통해 완전 연결 신경망의 한계와 CNN의 필요성을 학습합니다

학습대상

-.기초 선형 모델을 넘어 파이토치 심층 신경망을 배우려는 분에게 적합합니다 -.단순 암기를 지양하고 딥러닝의 핵심 원리와 한계를 깊이 이해하고 싶은 학습자를 위한 과정입니다.

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.3
1. 선형 모델의 한계와 다층 신경망 및 활성화 함수의 이해
43 분
2. 파이토치 nn.Module 체계 이해와 선형 레이어 실습
66 분
3. 은닉층을 활용한 신경망 구축과 시퀀셜(Sequential) 활용
58 분
4. 컴퓨터 비전 기초: CIFAR-10 데이터셋 로드 및 텐서 변환
30 분
5. 데이터 정규화(Normalization) 과정과 라벨 변경, 소프트맥스
42 분
6. 데이터 로더(DataLoader) 배치 처리와 로그 소프트맥스, NLLLoss
40 분
7. 모델 학습 루프 완성 및 검증 평가, GPU 가속 활용 실습
30 분
8. 심층 신경망의 과적합 문제 확인 및 전체 모델 파라미터 수 계산법
46 분
9. 완전 연결 신경망(FC)의 구조적 한계와 CNN 도입의 필연성
24 분