딥러닝 첫걸음

활성화함수, 손실함수, 경사하강법, 딥러닝

  • 첫걸음 프로젝트
  • 6 시간 11 스테이지
  • 110 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

시작하기 전에 잠깐! ⚠️

파이토치부터 시작해볼까요? "딥러닝 입문"에 앞서 "파이토치 첫걸음 "부터 시작하는 걸 추천해요. 파이토치 기초부터 차근차근 시작한다면, 딥러닝의 세계도 한결 쉽게 접근할 수 있을 거예요. 파이토치와 함께라면 기초도 튼튼! 🔥

개요

딥러닝을 처음 접하는 학습자들을 위해 마련된 입문 교재입니다. 이 교재는 딥러닝의 기본 개념부터 시작하여, 기본적인 딥러닝 모델을 구축하고 이해하는 데 필요한 핵심 원리와 알고리즘을 단계별로 안내합니다. 🌟 각 스테이지는 이론 설명, 실습 예제로 구성되어 있으며, 파이썬과 PyTorch를 활용한 코딩 실습을 통해 학습자가 직접 모델을 구현하고 실험해 볼 수 있도록 설계되었습니다. 🛠️ 본 교재를 통해 학습자는 딥러닝의 기초적인 이론을 탄탄히 다지고, 기본적인 딥러닝 모델을 설계하고 평가하는 초기 단계의 경험을 쌓을 수 있을 것입니다. 🚀

학습 목표

1. 딥러닝의 기초 이해: 딥러닝과 그것이 머신러닝 및 인공지능과 어떻게 관련되는지에 대한 기본적인 이해를 목표로 합니다.
2. 퍼셉트론과 신경망의 이해: 퍼셉트론의 개념부터 시작하여, 간단한 신경망 모델이 어떻게 작동하는지 학습합니다.
3. 활성화 함수의 역할: 신경망에서 활성화 함수가 왜 중요한지, 그리고 다양한 활성화 함수들이 신경망의 학습에 어떤 영향을 미치는지 이해합니다.
4. 손실 함수와 최적화 기초: 손실 함수가 무엇인지, 모델을 어떻게 학습시키고 최적화하는지에 대한 기본적인 원리를 배웁니다.
5. 실습을 통한 이론의 적용: 파이썬과 PyTorch를 사용한 실습을 통해, 이론적 지식을 실제 문제 해결에 적용하는 경험을 제공합니다.

이 교재는 딥러닝의 첫걸음을 떼는 학습자들이 기초적인 지식을 효과적으로 습득하고, 실제 문제에 접근하기 위한 초기 단계의 자신감을 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 각 스테이지마다 핵심 개념과 실습을 통해 학습자가 딥러닝의 기본적인 흐름을 이해하고 자신만의 모델을 설계해 보는 경험을 할 수 있습니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 11 개

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝
2. 퍼셉트론
3. 활성화 함수 (1)
4. 활성화 함수 (2)
5. 활성화 함수 (3)
6. 오차역전파법과 손실함수 (1)
7. 손실함수 (2)
8. 손실 함수의 미분
9. 경사하강법 (1)
10. 경사하강법 (2)와 학습률
11. 옵티마이저와 드롭아웃

내 학습 진도

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝