[활용] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공신경망 활용

PyTorch를 활용하여 컴퓨터 비전 기초부터 고급 기술까지 다루고 있으며, Object Detection, Segmentation, GAN 등 다양한 딥러닝 작업을 실습합니다.

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안녕하세요, ITGO 입니다.

본 강의는 [활용] PyTorch 딥러닝 모델 만들기:인공신경망 활용 입니다.

PyTorch를 활용하여 컴퓨터 비전 기초부터 고급 기술까지 다루고 있으며, Object Detection, Segmentation, GAN 등 다양한 딥러닝 작업을 실습합니다.

강의 초반에서는 이미지 처리 및 인식에 대한 기초 원리를 이해하고, 컴퓨터 비전 작업의 기본적인 용어 및 개념을 이해합니다.

강의 중반부터 고급 CNN 및 다양한 모델을 이해합니다.

Inception, ResNet, Object Detection, Segmentation과 같은 고급 딥러닝 모델의 이론과 실제 구현 방법을 이해하고, 각 모델의 특징과 용도를 파악합니다.

그리고, 다양한 실습을 통해 합성곱 신경망, 객체 검출, 이미지 분할, GAN 등의 작업을 실제로 구현하고 실전 응용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 강의를 통해 딥러닝 프레임워크 활용 능력 향상할 수 있습니다.

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

그럼 강의에서 만나요 :)

컴퓨터 비전의 기본 원리 이해: 이미지 처리 및 인식에 대한 기초 원리를 이해하고, 컴퓨터 비전 작업의 기본적인 용어 및 개념을 이해합니다.
딥러닝 프레임워크 활용 능력 향상: PyTorch를 사용하여 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 능력을 향상할 수 있습니다.
고급 CNN 및 다양한 모델 이해: Inception, ResNet, Object Detection, Segmentation과 같은 고급 딥러닝 모델의 이론과 실제 구현 방법을 이해하고, 각 모델의 특징과 용도를 파악합니다.
실전 응용 능력 강화: 다양한 실습을 통해 합성곱 신경망, 객체 검출, 이미지 분할, GAN 등의 작업을 실제로 구현하고 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.