[1부] 파이토치 시작하기
01장: 인공지능과 방법론
인공지능이란?
__인공지능 역사
__인공지능 활용 분야
머신러닝 시스템
__지도 학습
__비지도 학습
__준지도 학습
__강화 학습
머신러닝 아키텍처
__데이터 준비
__모델링
__모델 평가
__모델 배포
MLOps
02장: 파이토치 설치
파이토치란?
파이토치 특징
파이토치 설치
__파이토치 CPU 설치
__파이토치 GPU 설치
__Google Colaboratory
03장: 파이토치 기초
텐서
__텐서 생성
__텐서 속성
__차원 변환
__자료형 설정
__장치 설정
__장치 변환
__넘파이 배열의 텐서 변환
__텐서의 넘파이 배열 변환
가설
__머신러닝에서의 가설
__통계적 가설 검정 사례
손실 함수
__제곱 오차
__오차 제곱합
__평균 제곱 오차
__교차 엔트로피
최적화
__경사 하강법
__학습률
__최적화 문제
__단순 선형 회귀: 넘파이
__단순 선형 회귀: 파이토치
데이터세트와 데이터로더
__데이터세트
__데이터로더
__다중 선형 회귀
모델/데이터세트 분리
__모듈 클래스
__비선형 회귀
__모델 평가
__데이터세트 분리
모델 저장 및 불러오기
__모델 전체 저장/불러오기
__모델 상태 저장/불러오기
__체크포인트 저장/불러오기
활성화 함수
__이진 분류
__시그모이드 함수
__이진 교차 엔트로피
__이진 분류: 파이토치
__비선형 활성화 함수
순전파와 역전파
__순전파 계산
__오차 계산
__역전파 계산
__갱신 결과 비교
퍼셉트론
__단층 퍼셉트론
__다층 퍼셉트론
__퍼셉트론 모델 실습
04장: 파이토치 심화
과대적합과 과소적합
__과대적합과 과소적합 문제 해결
배치 정규화
__정규화 종류
__배치 정규화 풀이
가중치 초기화
__상수 초기화
__무작위 초기화
__제이비어 & 글로럿 초기화
__카이밍 & 허 초기화
__직교 초기
이 책에서 다루는 내용
머신러닝·딥러닝 이해 및 파이토치를 활용한 심화 실습
텍스트 데이터의 토큰화 이해와 텍스트 임베딩 실습
셀프 어텐션을 활용한 트랜스포머 모델의 이해와 트랜스포머 기반 언어 모델 실습
이미지 분류 모델 이해와 내부 동작 원리 검증 및 시각화
경계 상자 탐지, 의미론적 분할, 객체 분할 등의 객체 탐지 모델 이해
특징 피라미드 네트워크 및 관심 영역 정렬 알고리즘을 이해
트랜스포머 구조를 컴퓨터비전 분야에 적용한 비전 트랜스포머 모델 이해 및 실습
웹 프레임워크와 도커를 활용한 API 온라인 서빙
웹 애플리케이션을 통한 딥러닝 데모 애플리케이션 구축
경량화, 파이토치 라이트닝, 허깅 페이스, 파이토치 컴파일러 등 다양한 관리 도구 및 기법 실습
