- PyTorch 1.0
- Python >= 3.6.1
딥러닝의 기본 지식을 쌓고 파이토치의 장단점에 대해 알아봅니다.
- [개념] 신경망의 원리
- [개념] 딥러닝과 신경망
- [개념] 왜 파이토치인가?
파이토치 환경설정과 사용법을 익혀봅니다.
- [프로젝트 1] 파이토치 설치 & 환경구성
- [프로젝트 2] 파이토치 예제 내려받고 실행해보기
- [프로젝트 3] 토치비전과 토치텍스트로 데이터셋 불러오기
파이토치를 이용하여 가장 기본적인 신경망을 만들어봅니다.
- [개념] 텐서와 Autograd
- [Hello World] 신경망 모델 구현하기
- [Hello World] 모델 저장, 재사용
Fashion MNIST 데이터셋과 앞서 배운 인공신경망을 이용하여 패션아이템을 구분해봅니다.
- [개념] Fashion MNIST 데이터셋 설명
- [프로젝트 1] Fashion MNIST 학습하기
- [팁] 성능 측정법 알아보기 (Train/Validation/Test)
- [프로젝트 2] Dropout
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- [개념] CNN 기초
- [프로젝트 1] 모델 구현하기
- [프로젝트 2] 컬러 데이터셋에 적용하기
- [팁] 토치비전으로 복잡한 모델 사용하기
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- 신경망 깊게 쌓아보기 - CNN의 발전사와 함께 발전된 형태의 모델들을 알아봅니다.
- [개념] 복잡한 CNN모델들
- [개념 or 프로젝트] Alexnet
- [개념 or 프로젝트] Residual Networks (ResNet)
- [개념 or 프로젝트] Inception
- [프로젝트] High Level API 사용법 익히기
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- 사람의 지도 없이 학습하는 Autoencoder - 레이블이 없는 상태서 특징추출을 하는 오토인코더에 대해 배워봅니다.
- [개념] 오토인코더 기초
- [프로젝트 1] 오토인코더로 이미지의 특징을 압축해보기
- [프로젝트 2] Latent 공간 탐험하기
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- 경쟁을 통해 성장하는 GAN - GAN을 이용하여 새로운 패션 아이템을 만들어봅니다.
- [개념] GAN 기초
- [프로젝트 1] GAN으로 새로운 패션아이템 생성하기
- [프로젝트 2] Conditional GAN으로 생성 컨트롤하기
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- 순차적인 데이터를 처리하는 RNN - RNN을 활용하여 영화 리뷰 감정 분석과 기계번역을 해봅니다
- [개념] RNN 기초
- [프로젝트 1] 영화 리뷰 감정 분석
- [프로젝트 2] Seq2Seq 기계 번역
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- 주어진 환경과 상호작용을 통해 성장하는 DQN - 간단한 게임환경 안에서 스스로 성장하는 DQN 에이전트를 만들어봅니다.
- [개념] 강화학습과 DQN기초
- [팁] OpenAI Gym
- [프로젝트 1] 카트폴 게임 마스터하기
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- 간단한 자율주행차 만들기 - 앞서 배운 CNN, RNN, 그리고 DQN을 활용하여 간단한 자율주행차를 만들어봅니다.
- [개념] 자율주행차란?
- [팁] 자율주행 시뮬레이터 소개
- [팁] 설치와 환경설정
- [프로젝트 1] 딥러닝으로 자동차 조종하기
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