[실전] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공신경망 구축

이 강의는 PyTorch를 활용하여 딥러닝의 기초 이론을 학습하며, 주로 컴퓨터 비전과 시퀀스 데이터 처리 방법에 중점을 둡니다. 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)의 이론을 다루며, PyTorch를 활용

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안녕하세요, ITGO 입니다.

본 강의는 PyTorch 딥러닝 기초 이론과 응용: CNN과 RNN 구축 실전입니다.

본 과정에서는 PyTorch를 통해 딥러닝 기초 이론을 배우고, 컴퓨터 비전 및 시퀀스 데이터 처리 방법을 배웁니다.

인공신경망을 이해하고, 합성곱 신경망(CNN) 순환신경망(RNN) 모델을 PyTorch로 실습합니다.

합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)이론과 그에 필요한 기능을 PyTorch로 학습함으로써,

이미지에 대한 특징을 추출하고, 그 특징을 기반으로 이미지를 분류하는 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.

순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network)이론과 그에 필요한 기능을 PyTorch로 학습함으로써,

순차적인 데이터, 시계열 데이터, 자연어 처리 등의 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.

위 모델을 활용하여 이미지 및 시퀀스 데이터에 특화된 작업을 구축할 수 있으며, 이를 결합하여 더 복잡하고 다양한 문제에 대응할 수 있는 모델도 구성할 수 있습니다.

PyTorch 딥러닝 기초 이론과 응용: CNN과 RNN 구축 실전에 입문해 봅시다~!

그럼 강의에서 만나요 :)