| 강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
|---|---|---|---|
| 01 | 선형 모델의 한계와 다층 신경망 및 활성화 함수의 이해 [43:5] | ||
| 02 | 파이토치 nn.Module 체계 이해와 선형 레이어 실습 [66:31] | ||
| 03 | 은닉층을 활용한 신경망 구축과 시퀀셜(Sequential) 활용 [58:39] | ||
| 04 | 컴퓨터 비전 기초: CIFAR-10 데이터셋 로드 및 텐서 변환 [30:13] | ||
| 05 | 데이터 정규화(Normalization) 과정과 라벨 변경, 소프트맥스 [42:29] | ||
| 06 | 데이터 로더(DataLoader) 배치 처리와 로그 소프트맥스, NLLLoss [40:37] | ||
| 07 | 모델 학습 루프 완성 및 검증 평가, GPU 가속 활용 실습 [30:10] | ||
| 08 | 심층 신경망의 과적합 문제 확인 및 전체 모델 파라미터 수 계산법 [46:44] | ||
| 09 | 완전 연결 신경망(FC)의 구조적 한계와 CNN 도입의 필연성 [24:52] |
