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PyTorch(파이토치)로 딥러닝 모델 만들기 (기초) Part.2
담당강사 : 김대환
| 강의구성 | 총 11강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
44,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김대환 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 11강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
44,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
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| 담당강사 |
김대환 강사
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- 총 4,149강좌 / 53,975개 영상
3개월 62,700원, 6개월 118,800원, 12개월 224,400원의 가격으로 무제한 수강해 보세요. - 자유이용권 구매 >
- 과정소개
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- 본 과정을 통해 학습자는 python 및 pytorch 프레임워크를 활용할 수 있게 될 것 입니다.
- 본 과장은 딥러닝을 입문하기위한 기초적인 문제해결 능력을 향상하도록 구성되었습니다.
- 학습목표
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- python 기초 지식을 익혀서 기본적인 알고리즘 해결 능력을 기를 수 있습니다.
- 이론보다 실습 위주의 강의로 구성 되어있습니다.
- 교육대상
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- 딥러닝에 관심있는 회원 누구나
- pytorch 에 관심있는 회원 누구나
차시별 학습목표
- 01. 1. Numpy 기본 및 활용 2. Matplotlib 기본 및 활용
- 02. 1. Numpy 기본 및 활용 2. Matplotlib 기본 및 활용
- 03. 1. Numpy 기본 및 활용 2. Matplotlib 기본 및 활용
- 04. 1. 인공지능 이해 2. 퍼셉트론 만들기
- 05. 1. 인공지능 이해 2. 퍼셉트론 만들기
- 06. 1. 활성화 함수 2. 3층 신경망
- 07. 1. 활성화 함수 2. 3층 신경망
- 08. 1. Loss funtion 2. optimizer 3. 역전파 4. pytorch 기본
- 09. 1. Loss funtion 2. optimizer 3. 역전파 4. pytorch 기본
- 10. 1. Mnist 학습
- 11. 1. Mnist 학습
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.