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GPU와 파이토치가 만드는 딥러닝 학습의 압도적 고속화의 비밀
담당강사 : 이성용
| 강의구성 | 총 10강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
40,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
PyCharm (부분 유료) |
| 담당강사 |
이성용 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 10강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
40,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
PyCharm (부분 유료) |
| 담당강사 |
이성용 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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이미지 인식에 특화된 CNN(합성곱 신경망)의 작동 원리를 파악하고, 파이썬과 넘파이를 활용해 CNN을 밑바닥부터 직접 코드로 구현해보는 딥러닝 중급 과정입니다
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- 학습목표
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합성곱, 패딩, 풀링 연산과 im2col 알고리즘을 이해하고, 직접 CNN 모델과 역전파를 구현하여 실제 이미지 판독 네트워크를 완성하는 것입니다
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- 교육대상
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파이썬 활용이 가능하며, 완전 연결 신경망과 역전파 등 딥러닝 기초 지식을 숙지하고 있어 CNN의 내부 동작 원리를 깊이 있게 탐구하고 싶은 학습자입니다
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- 선수 과정
- 파이썬으로 배우는 딥러닝 초급
차시별 학습목표
- 01. CNN의 전체 구조를 파악하고, 공간 정보를 유지하는 합성곱 연산의 기본 원리를 이해한다.
- 02. 패딩과 스트라이드의 개념을 이해하고, 출력 크기 공식을 통해 계층 간 데이터 형상을 계산한다.
- 03. 다채널 데이터 합성곱, 다중 필터 및 배치 사이즈가 포함된 4차원 데이터 구조를 파악한다.
- 04. 맥스 풀링의 공간 압축 원리를 이해하고, 데이터의 미세한 변화에 대응하는 강건성(불변성)을 학습한다.
- 05. 다중 포문 연산의 속도 한계를 극복하기 위해 im2col 함수를 활용한 넘파이 고속 연산 원리를 익힌다.
- 06. 합성곱(Convolution)과 풀링(Pooling) 레이어를 파이썬 클래스로 구현하고 연산을 검증한다.
- 07. 전체 CNN 계층을 결합한 모델을 구축하고, 피클(pickle)을 활용하여 학습 가중치를 저장하는 방법을 배운다.
- 08. CNN 모델로 MNIST 이미지를 직접 학습시키고, 필터 시각화로 이미지 특징 추출의 작동 원리를 확인한다.
- 09. 심층 CNN인 VGGNet의 특징을 파악하고, 케라스 활용 및 이미지 데이터 증식 기법을 적용해본다.
- 10. 파이토치(PyTorch)를 통한 GPU 고속화 원리를 이해하고, 자율주행, GAN 등 최신 AI 응용 사례를 살펴본다.
- 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.