메타코드M

딥러닝 입문 무료강의 3시간 완성ㅣ26년 최신이론 + 실습 올인원 - [메타코드 x 대구디지털혁신진흥원]

Reading time: 2 min

이 영상은 딥러닝 기초 이론과 실습을 3시간 동안 무료로 진행하며, 배경 지식, 모델 구조, 손실 함수, 옵티마이저, 파이토치 활용법 등을 상세히 설명한다. 실습 예제와 함께 데이터 처리, 모델 설계, 학습 과정까지 다루며 최신 트렌드와 실무 적용 방법도 소개한다.

딥러닝 배경과 강의 소개 00:02

강사는 딥러닝 기초와 실습을 위한 강의로, 배경 지식, 교육 경험, 목표 등을 소개하며 수업의 방향성을 제시한다.

손실 함수와 최적화 개념 23:16

손실 함수는 예측값과 실제값 차이를 수치화하는 함수로, 크로스 엔트로피, MSE 등 분류와 회기 문제에 따라 다르게 사용되며, 경사하강법으로 파라미터를 업데이트한다.

경사하강법과 옵티마이저 46:45

경사하강법은 손실 함수의 기울기를 이용해 모델 파라미터를 최적화하는 방법으로, SGD, 아담 등 다양한 옵티마이저가 있으며, 학습률 조절이 중요하다.

파이토치 기본 사용법 01:10:50

파이토치는 동적 그래프와 직관적 API를 제공하며, 텐서 연산, 자동 미분, GPU 활용이 가능하고, 데이터셋과 데이터 로더를 통해 효율적 학습이 가능하다.

모델 설계와 구조 01:34:35

MLP와 딥 뉴럴 네트워크 구조, 활성화 함수, 비선형성, 층별 파라미터, 입력과 출력 크기 조정 방법 등을 설명하며, 실습 예제도 소개한다.

실습 예제와 데이터 처리 02:00:50

MNIST 데이터셋 불러오기, 데이터셋과 데이터 로더 구축, 배치 처리, 모델 학습, 손실 계산, 평가 방법 등을 실습하며, 데이터 전처리와 모델 학습 과정을 상세히 설명한다.

모델 학습과 평가 02:28:02

모델 학습 과정에서 손실 함수, 옵티마이저, 역전파, 체크포인트 저장, 평가 지표(정확도 등) 활용법을 설명하며, 실습 코드와 함께 설명한다.

🔒

이 영상에는 더 깊이 있는 상세 분석과 AI 인사이트가 준비되어 있어요. 플랜을 업그레이드하면 모든 요약의 심화 내용을 볼 수 있어요.

4회 조회됨

메타코드M 채널을 구독하고 새로운 영상이 올라올 때마다 AI가 요약해서 이메일로 보내드립니다.

무료로 시작

이메일 자동 알림

AI 요약 즉시 확인