- PyTorch 1.0
- Python >= 3.6.1
- 딥러닝과 파이토치 - 딥러닝의 기본 지식을 쌓고 파이토치의 장단점에 대해 알아봅니다.
- [개념] 신경망의 원리
- [개념] 딥러닝과 신경망
- [개념] 왜 파이토치인가?
- 파이토치 시작하기 - 파이토치 환경설정과 사용법을 익혀봅니다
- [프로젝트 1] 파이토치 설치 & 환경구성
- [프로젝트 2] 파이토치 예제 내려받고 실행해보기
- [프로젝트 3] 토치비전과 토치텍스트로 데이터셋 불러오기
- 파이토치로 구현하는 ANN - 파이토치를 이용하여 가장 기본적인 신경망을 만들어봅니다.
- [개념] 텐서와 Autograd
- [프로젝트 1] 경사하강법으로 이미지 복원하기
- [프로젝트 2] 신경망 모델 구현하기
- 패션 아이템을 구분하는 DNN - Fashion MNIST 데이터셋과 앞서 배운 인공신경망을 이용하여 패션아이템을 구분해봅니다.
- [개념] Fashion MNIST 데이터셋 설명
- [프로젝트 1] Fashion MNIST 학습하기
- [팁] 성능 측정법 알아보기 (Train/Validation/Test)
- [프로젝트 2] 오버피팅과 정규화
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- [개념] CNN 기초
- [프로젝트 1] CNN 모델 구현하기
- [프로젝트 2] 컬러 데이터셋에 적용하기
- [팁] 토치비전으로 복잡한 모델 사용하기
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- 사람의 지도 없이 학습하는 Autoencoder - 레이블이 없는 상태서 특징추출을 하는 오토인코더에 대해 배워봅니다.
- [개념] 오토인코더 기초
- [프로젝트 1] 오토인코더로 이미지의 특징을 압축해보기
- [프로젝트 2] Latent 공간 탐험하기
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- 순차적인 데이터를 처리하는 RNN - RNN을 활용하여 영화 리뷰 감정 분석과 기계번역을 해봅니다
- [개념] RNN 기초
- [프로젝트 1] 영화 리뷰 감정 분석
- [프로젝트 2] Seq2Seq 기계 번역
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- 딥러닝을 해킹하는 Adversarial Attack - Adversarial Attack
- [개념] Adversarial Attack 이란?
- [프로젝트 1] FGSM 공격
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- 경쟁하며 학습하는 GAN - GAN을 이용하여 새로운 패션 아이템을 만들어봅니다.
- [개념] GAN 기초
- [프로젝트 1] GAN으로 새로운 패션아이템 생성하기
- [프로젝트 2] Conditional GAN으로 생성 컨트롤하기
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- 주어진 환경과 상호작용하며 성장하는 DQN - 간단한 게임환경 안에서 스스로 성장하는 DQN 에이전트를 만들어봅니다.
- [개념] 강화학습과 DQN기초
- [팁] OpenAI Gym
- [프로젝트 1] 카트폴 게임 마스터하기
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중요! 모든 코드는 주피터 노트북 파일인 .ipynb로 쓰여져야 합니다.
주피터 노트북으로 작성 후 compile_notebook.py를 실행시키면 주석과 코드 모두 파이썬 파일로 예쁘게 변환됩니다.
일반 파이썬 포멧으로 쓰여진 .py 파일은 변환과정에서 삭제될 수 있으니 주의바랍니다.