딥러닝 입문 with PyTorch
딥러닝에 입문하고 싶은데, 무엇을 어떻게 먼저 공부할지 막막하신 분들을 위한 커리큘럼을 준비했습니다. 이번 커리큘럼은 딥러닝 기초 개념과 PyTorch 사용법을 익히는 것을 목표로 진행할 예정입니다.
딥러닝을 공부할 때 꼭 익혀야 할 딥러닝 프레임워크인 PyTorch의 사용법을 공부하고, 이를 바탕으로 다양한 딥러닝 개념들을 이해하는 방식으로 진행될 예정입니다.
기본적인 파이썬 문법에 대한 이해만 있으시면 수강하실 수 있으며, 추가적인 지식은 필요하지 않습니다.
딥러닝 입문 with Pytorch | |
난이도 | 중 | 파이썬 실력: ★★☆☆☆ |
장소 | 비대면 |
시간 | 매주 일요일 오후 2시~오후 4시 (2시간) |
참가비 | 7만 원 |
모집 인원 | 최대 30명 |
딥러닝 입문 with PyTorch 일정
주차 | 날짜 | 모듈 |
1주차 | 1/29 | 딥러닝 기초 개념 |
2주차 | 2/5 | PyTorch 총 정리 |
3주차 | 2/12 | CV 기초 - CNN(Convolutional Neural Network) |
4주차 | 2/19 | NLP 기초 - RNN(Recurrent Neural Network) |
5주차 | 2/26 | 미니 프로젝트 |
스터디 모집 기간
입금자 기준 선착순 최대 30명(30명과 관계 없이, 팀 다이브 최대 10명)
(정원 초과시 조기 마감될 수 있습니다. 마감시 해당 페이지를 통해 공지 드립니다.)
커리큘럼
커리큘럼은 유동적으로 변경될 수 있습니다.
1주차 딥러닝 기초 개념
딥러닝 기초 개념과, 인공지능 공부를 할 때 꼭 알아야 하는 필수 개념들을 학습합니다.
1.
인공지능이란?
•
데이터 분석 vs 머신러닝 vs 딥러닝
•
딥러닝 개요
2.
딥러닝이란?
•
퍼셉트론(Perceptron)
•
활성화 함수(Activation Function)
•
최적화: 손실함수(Loss Function), 경사하강법, 역전파(Backpropagation)
3.
딥러닝 학습
•
옵티마이저(Optimizer)
•
학습률 스케쥴러(Learning rate scheduler)
•
지표(Metrics)
2주차 PyTorch 총정리
최근 급부상하고 있는 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 기초부터 꼭 필요한 부분까지 단계별로 짚고 넘어갑니다.
1.
기본
•
텐서(Tensor)
•
자동 미분(Autograd)
2.
중급
•
torch.nn
•
Dataset & DataLoader
3.
심화
•
모델 파라미터
•
모델 학습
3주차 CV 기초 - CNN(Convolutional Neural Network)
딥러닝의 핵심적인 연구 분야 중 하나인, 컴퓨터 비전(CV, Computer Vision) 분야를 이끄는 핵심 네트워크, CNN에 대해 학습합니다.
1.
컴퓨터 비전이란?
2.
CNN(Convolutional Neural Network)
•
합성곱 연산(Convolution Operation)
•
패딩(Padding), 스트라이드(Stride), 풀링(Pooling)
•
유효 수용 영역(ERF, Effective Receptive Field)
3.
CNN 모델의 발전
4주차 NLP 기초 - RNN(Recurrent Neural Network)
딥러닝의 또 다른 핵심 연구 분야인, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 기본이 되는 RNN에 대해 학습합니다.
1.
자연어 처리란?
2.
RNN(Recurrent Neural Network)
•
순환 구조의 이해
•
순환 신경망 레이어
3.
RNN 모델의 발전
5주차 미니 프로젝트
미니 프로젝트는 지금까지 공부한 내용을 복습하며 예제를 코드로 구현합니다.
데이터 처리, 모델 구성, 그리고 학습 및 평가에 이르기까지 직접 진행하고 결과를 확인해봅니다.
Q&A
강의는 어떤 방식으로 진행되나요??
강의는 Zoom으로 진행될 예정이며, 실습 환경은 Colab을 활용합니다. 강의 전날 미리 Colab 수업 자료를 배포할 예정이며, 강의는 녹화되어 제공됩니다.
강의는 50분 수업 후 10분 휴식하는 방식으로 진행되며 총 2시간입니다.
또한, 수업 복습에 도움이 되는 간단한 과제들이 매주(첫 주 제외) 나갈 예정입니다.
딥러닝, 머신러닝 분야에 아예 처음인데 수강해도 괜찮을까요??
강의 커리큘럼은 딥러닝을 입문하고픈 분들을 대상으로 합니다. 따라서 수학적으로 엄밀한 증명은 건너뛰며, 딥러닝 개념들에 익숙해지고 PyTorch로 이를 활용할 수 있게끔 하는 것이 목표이니 걱정하지 않으셔도 됩니다.
파이썬 실력이 부족한데 수강해도 괜찮을까요?
강의 중간중간 중요한 파이썬 개념들에 대해서 설명할 예정이지만, 파이썬을 아예 까먹었거나 한 번도 접해보지 못 하셨다면 따라오기 어려우실 것 같습니다.
파이썬을 한 번이라도 다뤄봤지만, 잘 기억나지 않는다면 아래의 교재를 강의 전에 한 번 읽고 오시는 것을 추천드립니다.
점프 투 파이썬
강의를 한 주 정도 빠질 것 같은데 괜찮은가요?
정해진 시간내에 다뤄야 할 내용들이 많기 때문에, 강의의 밀도가 높을 예정입니다. 따라서, 한 주 빠지게 될 경우 이후 수업을 따라 오기 어려울 수 있습니다.
물론 이미 아는 내용이고, 모르는 부분만 질문해서 해결되는 수준이라면 괜찮습니다. 또한, 강의 시간 외에도 따로 질문 주시면 최대한 빠르게 답변해드리니 크게 걱정하지 않으셔도 될 것 같습니다.
