PyTorch를 활용한 딥러닝과 강화학습
교수자
핀에듀(FinEDU)
저작권
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신청기간
2022.09.19 - 2022.10.22
수강기간
2022.10.01 - 2022.11.05
총 학습시간
59:56:22 (총 3차시)
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강좌소개

PyTorch 기본 개념 학습에서
딥러닝 핵심 알고리즘 실습 및 활용까지 !!!

PyTorch를 통해 Machine Learning, Deep Learning,
Reinforcement Learning (강화학습), Deep Reinforcement Learning을 구현해본다.

✓ 기계학습 및 딥러닝에 대한 기초 수학 및 핵심 알고리즘을 이해하기 쉽게 설명
✓ 이론 수업에서 벗어나 실습 중심 수업 진행
✓ 실제 데이터셋을 활용한 미니 프로젝트 진행을 통해 활용 능력 강화

강사 소개

최권택 교수

  • check icon 연세대학교 컴퓨터공학 박사 (컴퓨터비전 및 패턴인식 전공)

  • check icon 현, 강남대학교/컴퓨터공학부 교수

  • check icon 전, 삼성SDS 멀티캠퍼스 강사

  • check icon 전, Vack System 창업 웹기반 PIMS, 인터넷 메신저 개발

  • check icon 전, 네르메스닷컴 근무 화상 회의 시스템 개발

  • check icon 전, LG전자 LG 스마트폰 개발(G-G5) 및 가상 현실 디바이스 개발

 

커리큘럼

 

  • ★ 온라인 강의

    - 온라인 동영상 수강
    - 이론과 실습 내용 포함
    - 주요 내용 : 딥러닝, 강화학습

  • ★ 오프라인 강의

    일시 : 11/5(토) 13:00 ~ 17:00
    장소 : 코스콤 신사옥 교육장
    내용 : 실습 교육

* 본 강의는 온라인 사전학습을 마친 후 오프라인 교육까지 이수하셔야 수료가 가능한 강의입니다.

강의 목록
1강. PyTorch를 활용한 딥러닝
  • 01.데이터 학습 개요
  • 02.가위바위보 게임을 통한 학습 이해하기
  • 03.데이터기반학습(1)
  • 04.데이터기반학습(2)
  • 05.데이터기반학습(3)
  • 06.딥러닝 관련 영상
  • 07.Colab 실습 (1)
  • 08.Colab 실습 (2)
  • 09.Colab 실습 (3)
  • 10.오차에 대한 수학적 정의
  • 11.행렬을 이용한 학습(1)
  • 12.행렬을 이용한 학습(2)
  • 13.행렬을 이용한 학습(3)
  • 14.고차원 변환을 통한 선형 모델링
  • 15.데이터 기반 학습(4)
  • 16.딥러닝 개요
  • 17.인공 신경망 이해(1)
  • 18.인공 신경망 이해(2)
  • 19.인공 신경망 이해(3)
  • 20.경사하강법(1)
  • 21.경사하강법(2)
  • 22.경사하강법 직접 계산하기(1)
  • 23.경사하강법 직접 계산하기(2)
  • 24.경사하강법 직접 계산하기(3)
  • 25.pytorch 기반 경사하강법 (1)
  • 26.pytorch 기반 경사하강법 (2)
  • 27.이진분류
  • 28.코스트 최적화(1)
  • 29.코스트 최적화(2)
  • 30.논리게이트 학습
  • 31.당뇨병 진단 예측 문제풀이(1)
  • 32.당뇨병 진단 예측 문제풀이(2)
  • 33.다중 클래스 cost 함수
  • 34.경사하강법, 다중 클래스 cost 함수 반복 학습
  • 35.다층 신경망 (1)
  • 36.Softmax 다중 클래스 학습
  • 37.다층 신경망 (2)
  • 38.다층 신경망 (3)
  • 39.다층 신경망 (4)
  • 40.다층 신경망 (5)
  • 41.정규화
  • 42.Adam 최적화
  • 43.CNN(1)
  • 44.CNN(2)
  • 45.컨볼루션 신경망 학습
  • 46.CNN 초기 필터값 질문
  • 47.CNN(3)
  • 48.CNN(4)
  • 49.딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습 (1)
  • 50.딥러닝을 이용한 영상의 효과적인 학습 (2)
  • 51.인공지능에 대한 유튜브 영상

    • PyTorch 개요 

- PyTorch 개요 및 개발환경 구축
- PyTorch 활용한 수치연산 및 머신러닝

    • PyTorch 활용한 딥러닝 

- PyTorch 활용한 신경망 구현
- 영상인식을 위한 CNN
- 시계열 데이터 분석을 위한 RNN

2강. PyTorch를 활용한 강화학습
  • 01.강화학습(1)
  • 02.강화학습(2)
  • 03.강화학습(3)
  • 04.강화학습(4)
  • 05.강화학습(5)
  • 06.강화학습(6)
  • 07.강화학습(7)
  • 08.Q러닝(1)
  • 09.Q러닝(2)
  • 10.Q러닝(3)
  • 11.Q러닝(4)
  • 12.Q러닝(5)
  • 13.Q러닝(6)

    • PyTorch 를 활용한 강화학습 

- 강화학습 개요 및 핵심 알고리즘
- PyTorch 활용한 강화학습 

    • PyTorch 활용한 심층 강화학습 

- 심층 강화학습 개요 
- PyTorch 활용한 심층 강화학습

설문
  • PyTorch를 활용한 딥러닝과 강화학습 설문