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This newly designed course, drawing from the instructor's initial deep learning failures, helps you progressively learn deep learning essentials: math, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and GPT's core Transformer.

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인프런 10주년! 사랑주간 전체 할인

Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]

講師が初めてディープラーニングを習得した際に失敗した経験に基づき、ディープラーニング理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核となるTransformerまで、順を追って習得できるよう、新たに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（簡単に！基本からChatGPT核心トランスフォーマーまで）[データ分析・科学 Part3]

講義・授業の進め方紹介

ディープラーニングの概念理解に必須の基本背景知識 (理論)

PyTorch 基本文法まとめ (実践中心)

ディープラーニング実装に必要な Numpyライブラリの使い方まとめ (実習中心)

PyTorch（PyTorch）テンソル演算関連数学と実装の整理（理論＋実習）

ディープラーニング 核心理論 理解 (理論中心)

ディープラーニング 基本構造 実装 (実習中心)

ディープラーニング学習実装 (実習中心)

様々な活性化関数のまとめ (理論+実践)

多様なオプティマイザーの整理 (理論中心)

分類問題にディープラーニングを適用する方法

ディープラーニングアーキテクチャの改善 (実習中心)

ディープラーニング 正則化手法 まとめ (理論中心)

画像認識ディープラーニングの基本：CNN理解 (理論+実習)

時系列データのためのディープラーニングの基本: RNNとLSTMの理解 (理論中心)

時系列データのためのディープラーニングの基本：RNNとLSTMを適用してみる (実践中心)

最新ディープラーニング技術活用への近道：転移学習（Transfer Learning）の理解

転移学習のための主要画像モデルの核心理解（理論中心）

ディープラーニング中級：転移学習で最新Vision Transformerモデルを適用してみる（実習中心）

ディープラーニング中級：実践Kaggle問題で実際の問題を解いてみる

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