✏️ 딥러닝 입문 with PyTorch
딥러닝에 입문하고 싶은데 무엇을 어떻게 먼저 공부할지 막막한 분들을 위한 커리큘럼을 준비했습니다. 이번 커리큘럼은 딥러닝 기초 개념과 PyTorch 사용법을 익히는 것을 목표로 합니다.
자주 사용되는 딥러닝 프레임워크인 PyTorch의 사용법을 공부하고, 이를 바탕으로 기초적인 딥러닝 개념들을 이해하는 방식으로 진행될 예정입니다. 기본적인 파이썬 문법에 대한 이해만 있으면 수강하실 수 있으며, 추가적인 지식은 필요하지 않습니다.
🗒️ 딥러닝 입문 2023 여름 커리큘럼
주차 | 날짜 | 모듈 |
1주차 | 7월 29일(토) | 딥러닝 기초(1) |
2주차 | 8월 5일(토) | 딥러닝 기초(2) |
3주차 | 8월 12일(토) | PyTorch 총정리(1) |
4주차 | 8월 19일(토) | PyTorch 총정리(2) |
5주차 | 8월 26일(토) | 딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전 미니 프로젝트 |
딥러닝 입문 2023 상세 커리큘럼
1주차 딥러닝 기초(1)
딥러닝 입문에 필요한 다양한 기초 개념들을 배웁니다.
- 딥러닝과 머신러닝의 차이
- 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) & 활성화 함수(Activation function)
- 과적합(Overfitting)
2주차 딥러닝 기초(2)
딥러닝 입문에 필요한 다양한 기초 개념들을 배웁니다.
- 최적화(Optimization)
- 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
- 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
3주차 PyTorch 총정리(1)
대표적인 딥러닝 프레임워크인 PyTorch에 대해 배우고, 직접 실습해보며 2주간 배운 개념들을 직접 손으로 확인해봅니다.
4주차 PyTorch 총정리(2)
간단한 모델 학습 과정을 살펴보며 학습 및 추론과 관련된 딥러닝 코드들에 대해 배웁니다.
5주차 딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전 미니 프로젝트
4주간 배운 내용을 바탕으로 ResNet을 활용한 컴퓨터 비전 미니 프로젝트를 간단히 진행합니다.
클래스 FAQ
강의는 어떤 방식으로 진행되나요??
강의는 Zoom으로 진행될 예정이며, 실습 환경은 Colab을 활용합니다. 강의 전날 미리 Colab 수업 자료를 배포할 예정이며, 강의는 녹화되어 제공됩니다.
강의는 50분 수업 후 10분 휴식하는 방식으로 진행되며 총 2시간입니다. 또한, 수업 복습에 도움이 되는 간단한 과제들도 나갈 예정입니다.
딥러닝, 머신러닝 분야에 아예 처음인데 수강해도 괜찮을까요??
본 강의는 딥러닝 입문자 분들을 대상으로 합니다. 따라서 수학적으로 엄밀한 증명은 건너뛰며, 딥러닝 개념들에 익숙해지고 PyTorch로 이를 활용할 수 있게끔 하는 것이 목표이니 걱정하지 않으셔도 됩니다.
파이썬 실력이 부족한데 수강해도 괜찮을까요?
강의 중간중간 중요한 파이썬 개념들에 대해 설명할 예정이지만, 파이썬을 아예 까먹었거나 한 번도 접해보지 못했다면 따라오기 어려우실 것 같습니다.
파이썬을 한 번이라도 다뤄봤지만 잘 기억나지 않는다면 아래의 교재를 강의 전에 한 번 읽고 오시는 것을 추천드립니다.
강의를 한 주 정도 빠질 것 같은데 괜찮은가요?
정해진 시간내에 다뤄야 할 내용들이 많기 때문에, 강의의 밀도가 높을 예정입니다. 따라서, 한 주 빠지게 될 경우 이후 수업을 따라 오기 어려울 수 있습니다.
물론 이미 아는 내용이고, 모르는 부분만 질문해서 해결되는 수준이라면 괜찮습니다. 또한, 강의 시간 외에도 따로 질문 주시면 최대한 빠르게 답변해드리니 크게 걱정하지 않으셔도 될 것 같습니다.
리더를 소개합니다!
비전공자이지만 자연과학 분야에 인공지능을 적극적으로 활용하고 싶다는 마음가짐 하나로 딥러닝에 입문했습니다. 현재 위성영상처리 연구실 소속으로 딥러닝을 활용한 객체 검출 연구를 진행 중에 있습니다.
약력
- XAI를 활용한 스마트 팩토리 구축, 멀티모달 모델을 활용한 한글 시 생성을 비롯한 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트 진행
- 컴퓨터 비전 아티클을 제작하여 기업(스파크엑스)에 콘텐츠 기고
- 2022년부터 약 50여명을 대상으로 딥러닝 입문 강의 진행