에듀인기업연수

본 과정에서는 PyTorch를 통해 딥러닝 기초 이론을 배우고, 컴퓨터 비전 및 시퀀스 데이터 처리 방법에 대해 배운다
합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)에 대해 이론을 학습한다.
인공신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망 구축 방법을 PyTorch 통해 실습한다.

학습차수	학습명	학습시간	학습
1차시	과대적합 & 과소적합 학습	1분	미리보기
2차시	과대적합 & 과소적합 실습	1분
3차시	컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점	1분
4차시	합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습	1분
5차시	합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경	1분
6차시	합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교	1분
7차시	순환 신경망 이론, RNN 기초	1분
8차시	LSTM 이론, LSTM 구조	1분
9차시	GRU 이론, GRU 구조	1분
10차시	Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습	1분