Python & Pytorch

2026-01-27

6-4. CNN: PyTorch로 CNN 구현

CNN 모델 정의, 학습, 이미지 분류 실습

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2026-01-27

4-1. 신경망 기초: 선형 회귀

선형 회귀 모델 구현, 손실 함수, 경사 하강법

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2026-01-27

4-6. PyTorch: 모델 학습, 검증, 테스트

학습 과정, 검증 데이터, 테스트 데이터, 평가 지표

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2026-01-27

4-2. 신경망 기초: 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀 모델 구현, 시그모이드 함수, 이진 분류

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2026-01-27

4-5. PyTorch: 손실 함수와 옵티마이저

손실 함수 선택, 옵티마이저 설정, 학습 루프

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2026-01-27

5-4. 딥러닝 심화: 과적합 방지

과적합의 이해, 조기 종료, 데이터 증강

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2026-01-27

5-2. 딥러닝 심화: 최적화 기법 - 경사 하강법

경사 하강법의 종류, SGD, Momentum, Adam

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5-1. 딥러닝 심화: 활성화 함수

시그모이드, ReLU, Leaky ReLU, ELU, 활성화 함수 선택

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7-2. RNN: LSTM, GRU

LSTM, GRU 구조, 장단기 의존성 문제 해결

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5-3. 딥러닝 심화: 정규화

L1, L2 정규화, Dropout, 배치 정규화

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7-1. 순환 신경망 (RNN) 기초

RNN 구조, 순차 데이터 처리

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6-2. CNN: LeNet, AlexNet

LeNet, AlexNet 구조, 이미지 분류