Python 문법, NumPy, Pandas, PyTorch를 이용한 데이터 처리 및 머신러닝 구현 가이드를 모았습니다.
6-4. CNN: PyTorch로 CNN 구현
CNN 모델 정의, 학습, 이미지 분류 실습
7-1. 순환 신경망 (RNN) 기초
RNN 구조, 순차 데이터 처리
7-2. RNN: LSTM, GRU
LSTM, GRU 구조, 장단기 의존성 문제 해결
7-3. RNN: PyTorch로 RNN 구현
RNN 모델 정의, 텍스트 생성 실습
2-1. NumPy 소개: 배열과 기본 연산
NumPy 라이브러리 소개, ndarray 생성, 배열 연산, 슬라이싱
2-2. NumPy: 배열 인덱싱과 브로드캐스팅
배열 인덱싱(정수, 슬라이싱, 불리언), 브로드캐스팅
2-3. NumPy: 유용한 함수
배열 형태 변환, 수학 함수, 통계 함수
3-1. PyTorch 소개: 텐서
PyTorch 소개, 텐서 생성, 텐서 자료형
3-2. PyTorch: 텐서 연산
텐서 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈), 차원 변환
3-3. PyTorch: 자동 미분 (Autograd)
자동 미분 개념, requires_grad, grad
3-4. PyTorch: 데이터셋과 데이터 로더
데이터셋 정의, 데이터 로더 사용, 데이터 전처리
1-1. 파이썬 시작하기: 개발 환경 설정
파이썬 설치 및 기본적인 개발 환경 설정 방법, 가상 환경 설정, 코드 에디터 소개