<인스톨! 파이토치>는 줌 미팅으로 진행된 파이토치 기초 강의입니다!

📌 교육비: 9.9 만원 (녹화본 가격)
- 견적서, 영수증, 수료증, 거래명세서 발급 가능합니다.
📌 평생 수강 가능

✔ 구글 코랩으로 진행
✔ 따라적으며 자연스럽게 파이토치와 친해져요 
✔ 수업에 사용되는 전체 코드도 드려요!
✔ torch의 여러가지 함수들부터 시작해서 CNN 모델 학습까지
✔ 예/복습할 수 있는 영상을 공유드리는 <혁펜하임 오마카세>
✔ 아래 톡방에서 (수업 내용 관련해서는) 평생 질문 가능

실습에 집중된 과정으로, 아래 내용은 어느정도 안다고 가정하고 진행됩니다.

✅ LEVEL 0
- 인스톨! 파이썬 (무료 공개!)

✅ LEVEL 1
- Easy! 딥러닝 (무료 공개!)

물론, 위 수업들에서 다루는 내용들을
이미 따로 공부하셨다면
문제 없이 수강 가능하십니다!

Chapter 1 – 파이토치 기초
- 인덱싱과 슬라이싱
- 파이토치의 여러 함수들
- numpy <-> torch
- 딥러닝을 가능케한 autograd
- 간단한 인공신경망 만들기

Chapter 2 – 실전 문제 다루기: 이진, 다중 분류
- 로지스틱 회귀 개념
- 모델 훈련 & 테스트
- 이진 분류 3차원 시각화 (plotly!)
- node 개수 늘려보기, deep하게 만들어 보기
- Vanishing gradient와 ReLU
- 구글 드라이브 연동, 구글 GPU 사용하기
- Dataset과 Dataloader
- 다중 분류 (MNIST)
- 모델 저장하기(hyperparam. 도 함께!) & 불러오기

Chapter 3 – 잘 만든 코드 하나 열 코드 안 부럽다
- 코드 효율화 (나만의 module 만들어서 import 하기)
- CNN 모델 만들기
- CIFAR10 data 실습
- STL10 data 실습
- Validation 추가하기
- Early Stopping 실습
- Learning rate 스케쥴링
- Dropout
- l2-regularization

Chapter 4 – 파이토치 꿀팁 모음
- .parameters() vs .modules() vs .children() 
그리고 isinstance의 활용
- nn.ModuleList() vs nn.Sequential()
- Custom dataset 만들기
- Data augmentation 기법 (무려 30 가지️ 방법!)
- Albumentations 라이브러리 소개

Chapter 5 – AI 뜯어보기 & 활용하기
- CNN feature map 분석하기
- pre-trained 모델 (VGGnet) 불러와서 분류시켜보기

박사과정 당시 파이썬, 파이토치를 혼자 공부했을 때, 
어떤 책을 봐야 할지, 뭐부터 공부해야 할지, 
정말 막막했던 기억이 있습니다.
저 역시도 컴과 출신은 아니기 때문에,
코딩 공부하면서 어떤 것들이 힘든지 잘 알고 있습니다.
여러분들이 가진 고충을 제가 속 시원히 
해결해 드리겠습니다!