kihyoungkim1042

This course is newly designed to help you learn deep learning step-by-step, covering mathematics, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and even GPT's core Transformer, based on the instructor's own failed experiences when first learning deep learning.


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First Deep Learning and PyTorch Bootcamp (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part 3]

講師が初めてディープラーニングを学んだ際に失敗した経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核心であるTransformerまで、段階的に習得できるように新しく構成された講義です。


입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

비전 트랜스포머

Vision Transformer

初めてのディープラーニングとPytorchブートキャンプ（やさしく！基本からChatGPTのコアとなるTransformerまで）[データ分析/科学 Part3]

講義と授業の進行過程の紹介

ディープラーニングの概念を理解するために必要な基本的な背景知識（理論）

PyTorch 基本文法整理 (実践中心)

ディープラーニングの実装に必要なNumpyライブラリの使用方法をまとめました（実践中心）

PyTorch テンソル演算に関する数学と実装のまとめ (理論+実践)

ディープラーニングの核心理論の理解（理論中心）

ディープラーニングの基本構造の実装（実践中心）

ディープラーニング学習の実装 (実践中心)

さまざまな Activation Function の整理 (理論 + 実践)

さまざまな最適化手法を整理する (理論中心)

分類問題にディープラーニングを適用する

ディープラーニング構造の改善（実践中心）

ディープラーニングの正規化手法のまとめ（理論中心）

画像のためのディープラーニングの基礎: CNNの理解 (理論+実践)

順序のあるデータのためのディープラーニングの基礎: RNNとLSTMの理解（理論中心）

順序のあるデータのためのディープラーニングの基礎: RNNとLSTMを試してみる (実践中心)

最新のディープラーニング技術を活用するための近道: 転移学習 (Transfer Learning) の理解

画像の主要モデルを理解して、転移学習に活用する (理論中心)

ディープラーニング中級: 最新のVisition Transformerモデルを転移学習で適用してみる (実践中心)

ディープラーニング中級: 実践的なKaggle問題で実際の問題を解いてみる

Outro