딥러닝 Pytorch, 기초부터 CNN 그리고 Transformer까지 구현하며 성장하기

딥러닝과 CNN, Transformer를 이루는 핵심 기술을 깊이있게

딥러닝과 CNN 그리고 Transformer를 이루는 핵심 기반 지식을 깊이 있는 이론과 실습을 통해 여러분의 머리 속에 인스톨시켜 드립니다.

Pytorch 프레임워크 완벽 이해

Pytorch를 구성하는 핵심 Framework에 대한 상세한 설명과 실습을 통해 여러분이 Pytorch를 자유자재로 활용하여 CNN 및 Transformer 모델을 완벽하게 구현할 수 있도록 도와드립니다.

CNN의 기초부터, Advanced한 모델 성능 향상 기법까지

다양한 시각 자료와 실습으로 CNN의 주요 구성 요소들을 쉽게 이해할 수 있도록 만들어 드리며, 보다 Advanced한 성능 향상 기법들까지 자연스럽게 이해 하실 수 있도록 강의를 구성하였습니다.

바닥부터 코드로 구현하며 배우는 Transformer

Transformer의 핵심 메커니즘인 Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델 및 BERT, Encoder-Decoder 번역 모델인 MarianMT 모델까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

이론과 구현의 균형

구현만 집중하지 않습니다. Transformer를 구성하는 핵심 메커니즘들이 머리에 쏙쏙, 쉽게 이해되도록, 많은 시간을 들여서 아이디어를 구상하고, 강의를 만들었습니다.  쉽고, 자세한 이론 설명에서 실제 코드 구현까지 이어지는 강의로 여러분의 Transformer 응용 실력을 일취월장 하게 만들어 드릴 것 입니다