Deep Learning
딥러닝의 핵심 아키텍처와 PyTorch 기반 실습 가이드입니다. 신경망 기초부터 CNN, RNN, Transformer, 전이학습까지 다룹니다.콘텐츠 준비 중입니다. 곧 업데이트됩니다.
다룰 내용
- 신경망 기초: 퍼셉트론, 활성화 함수, 역전파
- PyTorch 기초: 텐서, Autograd, Dataset/DataLoader
- CNN: 합성곱, 풀링, 이미지 분류
- RNN / LSTM / GRU: 시퀀스 모델링
- Transformer: Self-Attention, Multi-Head Attention
- 전이학습: Hugging Face Transformers 활용
- 학습 최적화: Scheduler, Mixed Precision, Gradient Accumulation