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강좌코드 : la_P050405
이성용 강사
- - 조선대학교 컴퓨터공학과 졸업
- - 롯데캐논 컴퓨터사업부
- - 에이스정보기술
- - 디지털미디어솔루션
- - 코리아네트웍
- - 아이티고 이러닝 강사
딥러닝 전문가 과정 (Pytorch 초급) Part.1
담당강사 : 이성용
| 강의구성 | 총 15강좌 (강의시간 : 총 ) | 권장 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 증빙서류 |
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
- 과정소개
- 파이토치를 활용해 실무 딥러닝 프로덕트를 개발하는 전문가 과정입니다. 사전 학습 모델과 생성형 AI 활용부터 텐서의 내부 작동 원리까지 실전 위주로 학습합니다
- 학습목표
- 파이토치 파이프라인 전체 흐름을 이해하고, 비전 및 생성형 AI 등 사전 학습 모델을 직접 활용할 수 있습니다. 또한 텐서 메모리 구조와 GPU 연산 원리를 마스터합니다.
- 교육대상
- 딥러닝 기초 및 중급 과정을 수료하고 파이토치 실무 전문가로 도약하려는 분, 또는 딥러닝이 어려워 포기했으나 실전 위주로 쉽고 깊게 다시 배우고 싶은 개발자에게 적합합니다.
차시별 학습목표
- 01. 딥러닝과 파이토치의 기본 개념을 이해하고 개발 환경을 완벽하게 구축한다,.
- 02. GPU 가속과 자동 미분의 장점을 이해하고 전체 딥러닝 파이프라인 구조를 파악한다,.
- 03. 알렉스넷과 ViT 등 사전 학습된 모델을 불러와 실제 이미지 분류 추론을 수행해본다,.
- 04. 확산 모델의 원리를 이해하고 허깅페이스 모델로 이미지 편집과 텍스트를 직접 생성해본다,.
- 05. 이미지 전처리 공정을 설계하고 모델 추론 후 소프트맥스를 적용하는 분류 함수를 완성한다,.
- 06. ViT 모델의 세부 구조와 연산량을 파악하고, 정규화 여부 및 입력 변화에 따른 강건성을 테스트한다,.
- 07. 디퓨전 모델의 핵심 모듈을 상세히 이해하고, 코드 레벨에서 마스크를 생성하여 세밀하게 편집한다,.
- 08. 이미지와 텍스트를 동시에 처리하는 멀티모달 모델을 통해 이미지를 설명하는 문장을 생성한다.
- 09. 딥러닝 연산의 핵심인 텐서를 소개하고 파이썬 리스트 대비 메모리 연속성과 처리 속도 이점을 배운다,.
- 10. 다차원 텐서에서 특정 데이터를 추출하고, 차원이 다른 텐서 간 자동 확장(브로드캐스팅) 규칙을 학습한다,.
- 11. 텐서 차원에 이름을 부여해 연산의 편의성을 높이고, 텐서가 지원하는 다양한 데이터 타입(dtype)을 파악한다,.
- 12. 기본 수학 연산 함수 및 전치 행렬을 다루고, 다차원 배열이 1차원 스토리지로 저장되는 내부 원리를 이해한다,.
- 13. 오프셋과 스트라이드의 개념을 익히고, 메모리 연속성 확보 및 텐서 복제(clone)의 필요성을 이해한다,.
- 14. 텐서를 GPU에 올려 연산 속도를 극대화하고, 넘파이 배열과 메모리를 공유하여 상호 운용성을 높인다,.
- 15. 학습된 모델과 텐서를 파일로 직렬화하여 저장하고, 1개월차 텐서 학습 과정 전체를 주피터 노트북으로 복습한다,.
- 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.