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 # dataset
 data/
+.data/

README.md

@@ -1 +1,85 @@
-# pytorch-tutorials
+# 3분 딥러닝 파이토치맛
+
+> 저자: [김건우](https://github.com/keon), [염상준](https://github.com/ysangj)
+
+## 요구사항
+
+* PyTorch 1.0
+* Python >= 3.6.1
+
+## 목차
+
+1. [딥러닝과 파이토치](01-Deep-Learning-And-PyTorch)
+
+  딥러닝의 기본 지식을 쌓고 파이토치의 장단점에 대해 알아봅니다.
+  * [개념] 신경망의 원리
+  * [개념] 딥러닝과 신경망
+  * [개념] 왜 파이토치인가?
+
+2. [파이토치 시작하기](02-Getting-Started-With-PyTorch)
+
+  파이토치 환경설정과 사용법을 익혀봅니다.
+  * [프로젝트 1] 파이토치 설치 & 환경구성
+  * [프로젝트 2] 파이토치 예제 내려받고 실행해보기
+  * [프로젝트 3] 토치비전과 토치텍스트로 데이터셋 불러오기
+
+3. [파이토치로 구현하는 신경망](03-Coding-Neural-Networks-In-PyTorch)
+
+  파이토치를 이용하여 가장 기본적인 신경망을 만들어봅니다.
+  * [개념] 텐서와 Autograd
+  * [Hello World] 신경망 모델 구현하기
+  * [Hello World] 모델 저장, 재사용
+
+4. [딥러닝으로 패션 아이템 구분하기](04-Neural-Network-For-Fashion)
+
+  Fashion MNIST 데이터셋과 앞서 배운 인공신경망을 이용하여 패션아이템을 구분해봅니다.
+  * [개념] Fashion MNIST 데이터셋 설명
+  * [프로젝트 1] [Fashion MNIST 학습하기](04-Neural-Network-For-Fashion/4-fasion-mnist.ipynb)
+  * [팁] 성능 측정법 알아보기 (Train/Validation/Test)
+  * [프로젝트 2] Dropout
+  * 더 보기
+
+5. [이미지 인식능력이 탁월한 CNN](05-CNN-For-Image-Classification)
+  * [개념] CNN 기초
+  * [프로젝트 1] 모델 구현하기
+  * [프로젝트 2] 컬러 데이터셋에 적용하기
+  * [팁] 토치비전으로 복잡한 모델 사용하기
+  * 더 보기
+
+6. [신경망 깊게 쌓아보기](06-Getting-Deeper) - 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
+  * 더 보기
+7. [사람의 지도 없이 학습하는 Autoencoder](07-Autoencoder) - 레이블이 없는 상태서 특징추출을 하는 오토인코더에 대해 배워봅니다.
+  * [개념] 오토인코더 기초
+  * [프로젝트 1] 오토인코더로 이미지의 특징을 압축해보기
+  * [프로젝트 2] Latent 공간 탐험하기
+  * 더 보기
+8. [경쟁을 통해 성장하는 GAN](08-Generative-Adversarial-Networks) - GAN을 이용하여 새로운 패션 아이템을 만들어봅니다.
+  * [개념] GAN 기초
+  * [프로젝트 1] GAN으로 새로운 패션아이템 생성하기
+  * [프로젝트 2] Conditional GAN으로 생성 컨트롤하기
+  * 더 보기
+9. [순차적인 데이터를 처리하는 RNN](09-RNN-For-Sequential-Data) - RNN을 활용하여 영화 리뷰 감정 분석과 기계번역을 해봅니다
+  * [개념] RNN 기초
+  * [프로젝트 1] 영화 리뷰 감정 분석
+  * [프로젝트 2] Seq2Seq 기계 번역
+  * 더 보기
+10. [주어진 환경과 상호작용을 통해 성장하는 DQN](10-DQN-Learns-From-Environment) - 간단한 게임환경 안에서 스스로 성장하는 DQN 에이전트를 만들어봅니다.
+  * [개념] 강화학습과 DQN기초
+  * [팁] OpenAI Gym
+  * [프로젝트 1] 카트폴 게임 마스터하기
+  * 더 보기
+11. [간단한 자율주행차 만들기](11-Mini-Self-Driving-Car) - 앞서 배운 CNN, RNN, 그리고 DQN을 활용하여 간단한 자율주행차를 만들어봅니다.
+  * [개념] 자율주행차란?
+  * [팁] 자율주행 시뮬레이터 소개
+  * [팁] 설치와 환경설정
+  * [프로젝트 1] 딥러닝으로 자동차 조종하기
+  * 더 보기
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+## 참고
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+[홍콩과기대 김성훈 교수님의 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의](https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm)