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Pytorch 를 활용한 딥러닝 Part 1 기본 알고리즘 A to Z 마스터

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

4명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • * 딥러닝 핵심 수학(미분, 체인 룰)에 대한 명확한 이해

  • * 퍼셉트론부터 다층 신경망(MLP)까지의 아키텍처 설계 능력

  • * Pytorch를 활용한 딥러닝 모델 구현 및 배포 프로세스 숙달

  • * Dropout, 조기중단 기법, Optuna를 활용한 전문적인 모델 최적화 스킬

  • * CNN과 RNN을 활용한 이미지 및 시퀀스 데이터 처리 기초 역량

강의 소개

딥러닝은 블랙박스가 아닙니다. 내부에서 가중치가 어떻게 업데이트되는지, 왜 오차 역전파가 필요한지 이해할 때 비로소 모델을 자유자재로 다룰 수 있습니다.

본 강좌는 여러분이 딥러닝의 구조를 '설계'할 수 있는 능력을 키워드립니다. 특히 23강의 역전파 원리부터 36강의 Optuna 최적화, 그리고 44강의 전이학습까지 이어지는 흐름은 여러분을 단순 개발자에서 AI 전문가로 한 단계 도약시켜 줄 것입니다. 44강의 여정을 마치고 나면, 이미지와 텍스트를 포함한 복잡한 데이터를 딥러닝으로 해결하는 자신감을 얻게 될 것입니다.


: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)"

단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다.

이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.


이 강의만의 핵심 포인트

* 탄탄한 수학적 기초: 1차/2차 함수부터 편미분, 체인 룰(Chain Rule)까지 딥러닝 이해에 꼭 필요한 수학만 골라 쉽게 설명합니다.

* 딥러닝 아키텍처의 이해: 단층 퍼셉트론에서 다층 퍼셉트론(MLP), 그리고 오차 역전파(Backpropagation)의 원리를 완벽히 파헤칩니다.

* 최적화 전략의 정점: 과적합을 방지하는 Dropout, 조기 중단 기법은 물론, 최신 하이퍼파라미터 튜닝 도구인 Optuna 활용법까지 전수합니다.

* 컴퓨터 비전 & 시퀀스 데이터: MNIST 이미지 분류(CNN)와 시계열/언어 데이터 처리(RNN), 그리고 효율적인 학습을 위한 전이학습(Transfer Learning)까지 다룹니다.

* 실전 환경 구축: 텐서플로와 케라스를 활용한 전문적인 개발 환경 구축부터 모델 저장/자동화까지 실무 프로세스를 그대로 담았습니다.


추가 컨텐츠에 대한 정보는 소프트캠퍼스 사이트에 접속 하시면 확인 할 수 있습니다.

http://www.softcampus.co.kr/main.softcampus





📱 커리큘럼 & 프로젝트 미리보기


✒ Section 1. 딥러닝 개요 및 수학적 기초 (1강 ~ 9강)

딥러닝의 역사와 활약 분야를 살펴보고, 신경망 학습의 엔진이 되는 기초 수학(함수, 미분, 편미분, 합성 함수)을 다룹니다.

주요 학습: 딥러닝 역사, 개발 환경 구축, 미분 기초, 체인 룰


✒Section 2. 회귀 모델과 경사하강법 (10강 ~ 16강)

예측의 기본인 선형 회귀부터 최적의 가중치를 찾아가는 경사하강법, 학습률(Learning Rate)의 원리를 심도 있게 학습합니다.

핵심 기술: 가설 함수 설계, 오차 평가 지표, 다중 선형 회귀, 최소 제곱법

 

✒ Section 3. 분류 모델과 퍼셉트론의 원리 (17강 ~ 23강)

로지스틱 회귀와 시그모이드 함수를 이해하고, 인공 신경망의 모태인 퍼셉트론과 XOR 문제를 해결하는 다층 퍼셉트론의 구조를 배웁니다.

주요 학습: 시그모이드 함수, 퍼셉트론, 논리 게이트 해결, 오차 역전파


✒ Section 4. Pytorch 기반 신경망 설계 (24강 ~ 30강)

 본격적으로 Pytorch 를 활용해 인공 신경망을 설계합니다. 활성화 함수와 옵티마이저를 선택하여 최적의 모델 구조를 직접 만듭니다.

핵심 기술: Pytorch 활용법, 활성화 함수, 옵티마이저, 딥러닝 기본 구조 설계


✒ Section 5. 모델 성능 최적화 및 튜닝 (31강 ~ 36강)

실무의 핵심인 과적합 방지 기술을 배웁니다. Dropout, 조기 중단, 모델 자동 저장 및 Optuna를 이용한 자동 하이퍼파라미터 최적화를 학습합니다.

주요 학습: 과적합 확인, Dropout, 조기중단 기법, 모델 자동 저장, Optuna 튜닝



✒ Section 6.고급 아키텍처: CNN, RNN 및 전이학습 (37강 ~ 44강)

이미지 인식의 핵심인 CNN과 시퀀스 데이터를 다루는 RNN을 MNIST 실습을 통해 마스터하고, 기존 모델을 재사용하는 전이학습까지 정복합니다.

 핵심 기술: 2진/다중 분류, CNN 아키텍처, MNIST 실습, RNN 기초, 전이학습



✒ 지식공유자 소개

윤재성(멋쟁이 사자처럼 데이터 분석 주강사 )


개발 경력 
• SKT "아일랜드 어드벤쳐" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• KT " 퀴즈사커" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• SK "모바일 공인중개사" 런칭 
• 아이폰 "한자통" 앱개발 
• 아이폰 "헬스 트레이닝" 앱개발 
• KT/SK 일본 남코 "데일즈 오브 코몬즈" 콘텐츠 개발 
• KT 미니 게임(야금야금 땅따먹기, 알라딘의 요술램프,미스터리 블록탐정단,BUZZ and BUZZ)개발

강의 경력 
삼성멀티캠퍼스, 부산정보산업진흥원, 전주정보문화산업진흥원, 인천정보산업진흥원, 한국전파진흥원, SK C&C, T 아카데미, 한국로봇산업진흥원, 대전 ETRI, 삼성전자, nica 교육센터, 한국생산성본부, 한화 S&C, 삼성전자, LG전자, SK C&C 등 국내 유명 기업 현직 재작자 및 미취업자를 대상으로 강의 및 개발 19년차 경력을 갖춘 베테랑 강사입니다. 

강의 분야 
자바, 안드로이드, 프레임워크, 데이터베이스, UML, 아이폰, 빅데이터 처리 및 분석, 파이썬, 사물인터넷, R/파이썬을 활용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 AI, 스파크 분야 등의 분야에 대해 강의합니다. 다양한 경험을 녹여 최대한 쉽게 설명하고, 실습에 적용하도록 예제를 만들고 설명을 할 수 있도록 강의를 구성하고 있습니다. 오프라인 수업이 아니므로 모르는 것은 질문&답변을

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • * 딥러닝의 '원리'부터 제대로 파고싶은 분: 라이브러리 호출을 넘어 수학적 배경과 역전파 원리를 이해하고 싶은 분

  • * Pytorch를 실무 수준으로 다루고 싶은 분: 자신만의 신경망을 설계하고 최적화하는 전 과정을 익히고 싶은 분

  • * 모델 성능 개선에 목마른 분: 과적합 문제 해결, 하이퍼파라미터 튜닝(Optuna) 등 실전 테크닉이 궁금하신 분

  • * 이미지 및 시계열 데이터 처리에 입문하고 싶은 분: CNN과 RNN의 기초를 다져 AI 포트폴리오를 확장하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본 문법과 Numpy, Pandas에 대한 기초 지식이 필요합니다.

  • 수학적 베이스가 부족하더라도 강의 내에서 핵심 개념을 짚어드리므로 열정만 있다면 충분히 완주하실 수 있습니다.

안녕하세요
소프트캠퍼스입니다.

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수강평

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답변

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46개 ∙ (17시간 13분)

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