![처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329540/cover/1be7b8cb-800f-48cb-a30c-b7d78996c075/329540-eng.png?w=420)
처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
잔재미코딩 DaveLee
강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.
초급
딥러닝, PyTorch, 머신러닝
이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.
Diffusion 모델 개념 이해하기
대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 Prompt-to-prompt 논문 이해하기
PyTorch를 이용해서 Prompt-to-prompt 논문 구현해보기
AI 논문을 읽고 구현할때 막히는 부분들에 대한 해결 방법들
학습 대상은
누구일까요?
최신 인공지능 논문의 내용을 구현하는 프로젝트와 연관된 모든 분들
인공지능 관련 커리어 준비를 하시는 분들 (AI 엔지니어, AI 대학원 등)
인공지능을 주제로 대학교 졸업 논문/프로젝트를 준비하시는 분들
선수 지식,
필요할까요?
Python 언어에 대한 이해
Visual Studio Code, Anaconda, Jupyter Notebook을 활용한 기초적인 개발 경험
선형대수/인공지능에 대한 기초적인 이해
전체
53개 ∙ (6시간 32분)
해당 강의에서 제공:
3. 생성 모델이란?
04:04
4. 이미지 생성모델 Overview
07:53
5. Diffusion Process
02:56
10. [참고] U-Net
03:04
15. 인공지능 논문 구조
05:40
16. Abstract
13:57
20. Related work
09:02
21. Method (1/9)
05:44
22. Method (2/9)
10:59
23. Method (3/9)
11:22
24. Method (4/9)
13:49
25. Method (5/9)
04:39
26. Method (6/9)
17:04
27. Method (7/9)
12:21
28. Method (8/9)
05:37
29. Method (9/9)
03:31
37. Conclusions
09:32
전체
4개
5.0
4개의 수강평
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