| 강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
|---|---|---|---|
| 01 | 파이토치 전문가 과정 오리엔테이션 및 환경 설정 [47:21] | ||
| 02 | 딥러닝 파이프라인의 이해와 데이터셋/로더 활용, [60:59] | ||
| 03 | 사전 학습 모델을 활용한 이미지 분류 실습, [54:11] | ||
| 04 | 생성형 AI 실습: 이미지 인페인팅과 텍스트 생성, [34:30] | ||
| 05 | 이미지 분류 파이프라인과 전처리 과정 심화, [43:35] | ||
| 06 | 모델 구조 분석, 정규화의 중요성 및 모델 강건성, [74:13] | ||
| 07 | 스테이블 디퓨전 내부 구조 및 마스크 동적 생성, [64:31] | ||
| 08 | 멀티모달 AI: BLIP 모델을 활용한 이미지 캡셔닝 [19:4] | ||
| 09 | 텐서(Tensor)의 개념과 파이토치 메모리 구조, [57:53] | ||
| 10 | 텐서 인덱싱, 슬라이싱 및 브로드캐스팅 원리, [51:58] | ||
| 11 | 네임드 텐서(Named Tensor)와 데이터 타입 변환, [55:41] | ||
| 12 | 주요 텐서 연산 함수와 스토리지(Storage)의 이해, [41:6] | ||
| 13 | 메타데이터(Stride) 원리와 메모리 연속성 관리, [42:55] | ||
| 14 | GPU 가속 연산 및 넘파이(NumPy) 상호 변환, [57:14] | ||
| 15 | 텐서 직렬화(저장/불러오기) 및 과정 총복습, [31:2] |
