[실전] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공신경망 구축

이 강의는 PyTorch를 활용하여 딥러닝의 기초 이론을 학습하며, 주로 컴퓨터 비전과 시퀀스 데이터 처리 방법에 중점을 둡니다. 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)의 이론을 다루며, PyTorch를 활용

Ratings 0.00 / 5.00
[실전] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공신경망 구축

What You Will Learn!

  • 인공신경망의 원리와 활용 방법을 배울 수 있습니다.
  • PyTorch로 합성곱 신경망(CNN) 순환신경망(RNN) 모델을 구축할 수 있습니다.
  • 인공신경망: 데이터를 여러 클래스로 분류하는 작업과 데이터와 출력 값 간의 관계를 학습하여 수치적인 예측을 수행할 수 있습니다.
  • 합성곱 신경망(CNN:) 이미지를 특정 클래스로 분류하고, 특정 객체의 위치를 찾아내는 작업을 배울 수 있습니다.
  • 순환 신경망(RNN:) 순차적인 데이터, 시계열 데이터, 자연어 처리 등의 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.

Description

안녕하세요, ITGO 입니다.


본 강의는 PyTorch 딥러닝 기초 이론과 응용: CNN과 RNN 구축 실전입니다.




본 과정에서는 PyTorch를 통해 딥러닝 기초 이론을 배우고, 컴퓨터 비전 및 시퀀스 데이터 처리 방법을 배웁니다.


인공신경망을 이해하고, 합성곱 신경망(CNN) 순환신경망(RNN) 모델을 PyTorch로 실습합니다.



합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)이론과 그에 필요한 기능을 PyTorch로 학습함으로써,


이미지에 대한 특징을 추출하고, 그 특징을 기반으로 이미지를 분류하는 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.



순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network)이론과 그에 필요한 기능을 PyTorch로 학습함으로써,


순차적인 데이터, 시계열 데이터, 자연어 처리 등의 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.



위 모델을 활용하여 이미지 및 시퀀스 데이터에 특화된 작업을 구축할 수 있으며, 이를 결합하여 더 복잡하고 다양한 문제에 대응할 수 있는 모델도 구성할 수 있습니다.



PyTorch 딥러닝 기초 이론과 응용: CNN과 RNN 구축 실전에 입문해 봅시다~!



그럼 강의에서 만나요 :)



Who Should Attend!

  • [기초] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공 지능과 문법 기초' 편 수강자
  • PyTorch에 기초 지식이 있는 사람
  • Python에 대한 기본 지식이 있는 사람

TAKE THIS COURSE

Tags

Subscribers

5

Lectures

20

TAKE THIS COURSE