딥러닝 시작하기: 하

개요

"딥러닝 입문"은 딥러닝에 처음 입문하는 분들을 위한 교육 자료로, 기초 이론부터 실제 코드 구현까지, 이론과 실습을 병행하여 딥러닝의 전체적인 흐름을 이해할 수 있게 설계되었습니다. 🌱 이 교재는 순방향 전파에서부터 복잡한 다층 신경망 구현까지, 다양한 스테이지를 통해 점진적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 📈 각 스테이지는 파이썬과 PyTorch를 활용하여 실습 중심의 학습을 진행함으로써, 독자들이 딥러닝 모델의 작동 원리와 구현 방법을 깊이 있게 이해할 수 있도록 돕습니다. 💡 이 교재를 통해, 독자들은 딥러닝의 기본 개념을 단단히 다지고, 자신만의 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하는 능력을 키울 수 있을 것입니다. 🚀

목표

• 1. 기본 이해: 딥러닝과 신경망의 기본 개념, 작동 원리를 이해하고, 순방향 전파와 역방향 전파의 원리를 학습합니다.
• 2. 실습 중심 학습: 파이썬과 PyTorch를 사용한 실습을 통해, 이론적 지식을 실제 문제 해결에 적용하는 경험을 제공합니다.
• 3. 모델 구현 및 최적화: 단순 및 다중 선형 회귀 모델부터 시작하여, 다층 퍼셉트론(MLP) 회귀 모델까지 다양한 모델을 구현하고 최적화하는 방법을 배웁니다.
• 4. 폭넓은 적용: 가중치 초기화, 손실 함수 선택, 최적화 알고리즘 적용 등 모델 학습에 필요한 다양한 개념과 기술을 심도 있게 다룹니다.
• 5. 실제 문제 해결: 집 가격 예측과 같은 실제 문제를 해결하며, 딥러닝 모델의 개발과 평가 과정을 직접 경험합니다.
• 6. 진행 상황 모니터링과 평가: 학습 과정을 모니터링하고 평가하여, 모델의 성능을 개선하는 방법을 학습합니다.

이 교재는 딥러닝에 대한 깊이 있는 이해와 실질적인 코딩 능력을 함께 키울 수 있는 구조로, 독자들이 이론과 실습을 통해 자신감을 갖고 딥러닝 프로젝트에 도전할 수 있도록 설계되었습니다.