6일 만에 배우는 파이토치 딥러닝 기초
한기영
6일 동안 하루 3시간씩 투자하면, 파이토치를 이용한 딥러닝 기초를 배울 수 있습니다. 자~ 시작해 볼까요?
초급
PyTorch, 딥러닝, CNN
BEST
ディープラーニング理論+ PyTorch実務完全征服
ディープラーニング 現業に携わるために必要なディープラーニングの「核心概念」を学び、PyTorchを活用した実習を通じて実際のディープラーニングプロジェクトを遂行するのに必要な実務を教えてくれる講義です。
（4.9）受講レビュー 46件
受講生 432名
이론 실습 모두
개념정리
딥러닝기초
딥러닝모델
자연어처리
Deep Learning(DL)
PyTorch
Computer Vision(CV)
NLP
transformer
学習した受講者のレビュー
こんなことが学べます
ディープラーニングが動作する原理
ディープラーニングの中心概念（損失関数、傾斜下降、自動微分など）
PyTorchでカスタムモデルを作成する
ディープラーニングの主なモデル(CNN、RNN、Transformer)
コンピュータビジョンの実践
自然言語処理の実践
ブートキャンプと専攻クラスの残念な点を補完する
ただ実務のための内容だけを込めました
ディープラーニングに関連するBootcampと講義はたくさんありますが、ディープラーニングを深くして、現業で必要なレベルに教えてくれるところは私が見るにはありません。 Random Forest、SVMなどの伝統的なMachine Learningを扱うことにとどまり、ディープラーニングを扱ってもスイカの舐め式ではなく、深く理論と実務の両方を正しく教えるところはないと思います。そのため、その講義を受講しても、基礎スキルは依然として不十分であり、技術面接を通過したり、良いMLエンジニアに生まれ変わりにくくなります。
たとえば、多数のディープラーニング講義やブートキャンプは、傾斜降下を説明しますが、実際の傾斜降下を効果的に実行することを可能にする自動微分については説明しません。すべてのディープラーニングフレームワーク（PyTorch、Tensorflowなど）が自動微分に基づいているだけに、自動微分を理解しなければ「ディープラーニングをある程度知る」と自負できると考えられます。
一方、本講座では数多くのブートキャンプ、講義が逃している中核ディープラーニングの概念をすべて総網と教えていきたいと思います。
そして、この講座では概念を簡単に紹介することにとどまらず、「なぜ使用されるのか」、「どのような意味なのか」、「どのような文脈で提案されたのか」、「どのような効果があるのか」など、より深く掘り下げてみて、複数の実際のToy Projectと実習を通じて、理論がどのようにコードで実装されて接木されるか理論と連携して学ぶことになります。
たとえば、以下の内容を扱います。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
機械学習/ディープラーニングエンジニアの就職または転職の準備
AI大学院進学目標
機械学習/ディープラーニングを正しく学びたい方
ディープラーニングの理論と実務能力をしっかり固めたい人
いくつかのディープラーニング講義、ブートキャンプを聞いたが残念だった方
MLエンジニア技術面接の準備をする方
MLエンジニアで就職準備する非専攻者
前提知識、
必要でしょうか？
高校のカリキュラムレベルの英語と数学
基本的なPython
基本的なNumpy
432
受講生
46
受講レビュー
34
回答
4.9
講座評価
1
講座
경력:
(현) ML Engineer @ MakinaRocks
(전) ML Engineer @ DearGen
(전) ML Engineer @ DeepBio
(전) Research Student @ UCL NLP Group, Streetbees
(전) Research Student @ ICL Photonics Lab
학력:
University College London (UCL): MSc in Machine Learning (머신러닝 석사) (학점: Distinction, GPA 4.0/4.0)
Imperial College London (ICL): BSc in Theoretical Physics (이론물리학 학사) (학점: First Class Honours, GPA 4.0/4.0)
소개:
5년차 Machine Learning Engineer입니다. (Google DeepMind가 출범하였고, Demis Hasabis가 박사과정을 한) University College London에서 머신러닝 석사를 전공하였습니다. 석사 때는 NLP에서 Knowledge Graph Embedding을 연구하였고, DeepBio에서는 Medical Diagnosis에 적용되는 Image Classification, Segmentation 딥러닝 모델들을 개발하였습니다. Deargen에서는 신약 개발의 Drug Target Interaction와 같은 문제 적용되는 GNN, RNN, Transformer 등등의 다양한 딥러닝 모델들을 적용한 경험이 있습니다. 현재 재직중인 MakinaRocks에서는 제조 현장의 로봇팔의 이상탐지에 적용되는 딥러닝 모델 및 머신러닝 시스템을 구축하고 있습니다.
カリキュラム
全体
143件 ∙ (13時間 48分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
46件
4.9
46件の受講レビュー
Daeung Kim受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
- 로켓파이브
受講レビュー 18
∙
平均評価 5.0
5
22% 受講後に作成백앤드 개발자 역할을 현재 하고 있는 사람입니다. 처음에 강의를 수강할 때 망설여졌지만, 수강 후 선택을 잘했다고 생각하고 있습니다. 평소에 저는 ML 엔지니어로 관심이 많아 수강하게 되었습니다. 물론, 최근 인공지능에 대해 관심이 무척 많았던 것도 결정적으로 수강한 계기가 되었구요. 우선, 대학교때 배웠던 가물가물했던 개념을 쉽게 설명 해 주셔서 확실히 이해가 좋았습니다. 특히, 이론강의 중 수식 설명을 쉽게 해 주셔서 수식에 대한 이해가 좋았구요. 특히, 저와 같이 ML에 대한 기본적인, 겉으로만 알고 있는 사람에게 딱 적합한 강의인 것 같습니다. 참고로 제가 예전 대학원 다닐때 논문으로 고생을 했는데요. 그 때 이 강의가 있었으면 무척 도움이 많아 되었을 것 같습니다. 인공지능 대학원쪽에 관심이 있거나, 대학원 논문 작성시 개념적인 내용이 필요한 분은 한번쯤 들어보면 많이 도움이 될 것 같습니다.
- 변정현知識共有者
안녕하세요! 대부분의 딥러닝 부트캠프들과 강의들이 너무 기본적인 내용들만 수박 겉햝기 식으로 훑고 마는 것에 대한 폐해에 너무 답답한 마음이 들었고, 제가 면접을 봤던 수많은 부트캠프 출신 면접자들이 단편적으로만 딥러닝을 이해해서 안타까운 마음이 컸습니다. 그래서 정말 오랜 시간과 많은 공수를 들여 이번 강의를 만들게 되었는데 이렇게 도움이 되셨다니 정말 기쁘네요! 수강해주셔서 감사합니다!
- hojin Lee
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
30% 受講後に作成이 강의는 딥러닝의 기초부터 고급 주제에 이르기까지 폭넓게 다루며, PyTorch를 사용한 실습 위주의 접근 방식을 채택하여 좋았습니다. PyTorch 환경 설정, 딥러닝의 기본 개념, 손실 함수, 경사 하강법, 활성 함수, 최적화, 정규화, 학습 속도 스케쥴러, 초기화, 표준화, CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), 그리고 최신 주제인 Attention과 Transformer까지 다양한 주제를 다뤄서 좋았습니다. 강의는 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었으며, 각 섹션은 이론 설명과 함께 다양한 실습으로 구성되어 있어 학습자가 직접 코드를 작성하며 딥러닝의 원리를 체험할 수 있는 점이 특히 마음에 들었습니다. 특히, 실무에서 바로 적용 가능한 기초 개념부터 시작하여 고급 주제까지 단계별로 학습할 수 있어, 딥러닝 분야에 처음 접근하는 사람뿐만 아니라, 기본 지식을 리마인드하고자 하는 현업 인원들에게도 추천할만 하다고 생각합니다. 각 주제는 충분한 실습과 예제를 통해 깊이 있게 다루어지며, 이를 통해 학습자는 딥러닝의 다양한 측면을 종합적으로 이해하고 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있을 거라고 생각합니다. 강의의 체계적인 구성과 실습 중심의 접근 방식은 학습자가 딥러닝 기술을 실제로 활용하는 데 필요한 실질적인 경험을 제공하는 이 강의를 딥러닝 분야에 관심이 있는 모든 이들에게 강력히 추천합니다.
- 변정현知識共有者
강의를 수강해주시고 이렇게 또 상세하게 리뷰 적어주셔서 감사합니다 ㅠㅠ 안그래도 폭넓은 주제를 다루되 최대한 깊이 있으면서도 쉽게 풀어서 설명드리고 실습을 통한 실무 감각을 익힐 수 있도록 커리큘럼을 구성하는데 고민을 많이 했습니다. 이렇게 도움이 되셨다니 보람차네요! 감사합니다 :)
- 김철진
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
31% 受講後に作成딥러닝 분야를 처음 접해보는 분은 물론, 중요 개념 위주로 복습해보시고 싶은 실무자 모두에게 도움이 될 수 있는 강의입니다. 처음 접해보는 분은 목차를 따라 흐름을 따라갈 수 있도록 강의의 구성이 bottom-up으로 잘 짜여있는 것 같고, 기존 실무자 분들은 내가 취약했던 개념을 빠른 시간 안에 복습해볼 수 있을 것 같습니다. 강의 목차와 내부 구성이 군더더기 없이 필수 요소를 잘 캐치하여 넣어주신 것 같습니다. 구성과 내용이 아주 깔끔합니다. 또한, 실무자 관점에서 관심이 있을만한 내용으로 강의가 잘 구성되어 있습니다. 예를 들면, - 그래서 내부 동작은 어떤 로직으로 수행되는가? - 그래서 그걸 어떻게 implementation 하는가? 이 두 가지가 잘 차별화되어있다고 느꼈습니다. 실제로 교수자 관점에서만이 아닌, 업무 수행 관점에서 알 수 있는 경험적인 내용이 잘 녹아있습니다.
- 변정현知識共有者
강의를 수강해주셔서 감사합니다~ 정말 디테일하게 리뷰 남겨주셔서 감사합니다! 수강생 분들이 꼭 알아야 하는 핵심 개념들을 빠짐없이, 그리고 최대한 쉽게 풀어서 설명드릴 수 있도록 정말 많이 고민하고 많은 공수를 들여서 강의를 만들었는데 이렇게 알아봐 주셔서 정말 감사하고 정말 보람차네요 ㅠㅠ 리뷰 감사드립니다!
￥33,530
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