- 수강학년 중1|중2|중3
- 강좌유형 미래교육 4.0
- 강의수 15/15강 [완강]
- 수강기간 30일
- 교재 교재 파일제공
강좌 범위
※ PyTorch를 활용한 딥러닝 기초 개념과 기본적인 활용 방법을 학습한다.
강좌 특징
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■ 딥러닝 프레임워크 PyTorch를 활용해 인공지능 학습의 기초를 익힐 수 있는 강좌입니다.
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■ 딥러닝의 기본 개념과 PyTorch 활용 방법을 단계적으로 학습합니다.
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★미래교육 4.0 강좌★
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인공지능 및 딥러닝 분야의 기초 역량 강화
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실습을 통한 AI 기술 이해
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수강 대상
★ PyTorch와 딥러닝을 처음 학습하고 싶은 누구나!
기타
★본 강좌는 교안과 예제로 진행됩니다.
★예제는 '강좌 자료실'에 업로드 되어있습니다.
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| 강 | 강의명 | 강의시간 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 1강 | 파이토치 전문가 과정 오리엔테이션 및 환경 설정 | 47분 | |
| 2강 | 딥러닝 파이프라인의 이해와 데이터셋/로더 활용, | 60분 | |
| 3강 | 사전 학습 모델을 활용한 이미지 분류 실습, | 54분 | |
| 4강 | 생성형 AI 실습: 이미지 인페인팅과 텍스트 생성, | 34분 | |
| 5강 | 이미지 분류 파이프라인과 전처리 과정 심화, | 43분 | |
| 6강 | 모델 구조 분석, 정규화의 중요성 및 모델 강건성, | 74분 | |
| 7강 | 스테이블 디퓨전 내부 구조 및 마스크 동적 생성, | 64분 | |
| 8강 | 멀티모달 AI: BLIP 모델을 활용한 이미지 캡셔닝 | 19분 | |
| 9강 | 텐서(Tensor)의 개념과 파이토치 메모리 구조, | 57분 | |
| 10강 | 텐서 인덱싱, 슬라이싱 및 브로드캐스팅 원리, | 51분 |
| 강 | 강의명 | 강의시간 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 1강 | 파이토치 전문가 과정 오리엔테이션 및 환경 설정 | 47분 | |
| 2강 | 딥러닝 파이프라인의 이해와 데이터셋/로더 활용, | 60분 | |
| 3강 | 사전 학습 모델을 활용한 이미지 분류 실습, | 54분 | |
| 4강 | 생성형 AI 실습: 이미지 인페인팅과 텍스트 생성, | 34분 | |
| 5강 | 이미지 분류 파이프라인과 전처리 과정 심화, | 43분 | |
| 6강 | 모델 구조 분석, 정규화의 중요성 및 모델 강건성, | 74분 | |
| 7강 | 스테이블 디퓨전 내부 구조 및 마스크 동적 생성, | 64분 | |
| 8강 | 멀티모달 AI: BLIP 모델을 활용한 이미지 캡셔닝 | 19분 | |
| 9강 | 텐서(Tensor)의 개념과 파이토치 메모리 구조, | 57분 | |
| 10강 | 텐서 인덱싱, 슬라이싱 및 브로드캐스팅 원리, | 51분 | |
| 11강 | 네임드 텐서(Named Tensor)와 데이터 타입 변환, | 55분 | |
| 12강 | 주요 텐서 연산 함수와 스토리지(Storage)의 이해, | 41분 | |
| 13강 | 메타데이터(Stride) 원리와 메모리 연속성 관리, | 42분 | |
| 14강 | GPU 가속 연산 및 넘파이(NumPy) 상호 변환, | 57분 | |
| 15강 | 텐서 직렬화(저장/불러오기) 및 과정 총복습, | 31분 |
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