Pytorch basic for beginners

(앨리스에 있는 무료 파이썬 강의를 모두 수강하여 해보는 것을 추천합니다)

1. (강의) Do It! 첫 파이썬
2. (강의) 예제 중심 파이썬 입문
3. (책) Do it! 점프 투 파이썬

1. (강의) 선형 대수학 시각화 (유튜브)
2. (강의) 신경망 네트워크와 수학적 기반
3. (강의) 인공지능과 기계학습, 원리와 응용
4. (강의) 뉴럴 네트워크 (유튜브)
5. (강의) Do It! 딥러닝 입문
6. (책) 딥러닝을 위한 파이토치 입문
   • 책 분석
     • Chapter 1 딥러닝 시작 ~ Chapter 2 파이썬 2.4 : 학생 혼자서 수행 가능
     • Chapter 2 파이썬 2.5 함수와 모듈 ~ 2.9 터미널에서 파이썬 실행하기 : 파이썬 선행 공부가 되어 있지 않으면 바로 이해하기 어려움
     • Chapter 3 지도 학습 : 학생 혼자서 7~80%를 이해할 수 있지만 강의를 간단하게 하는 것이 좋음
     • Chatper 4 파이토치 기본 4.1 텐서 : 학생이 혼자서 수행 가능
     • Chapter 4.2 역전파 ~ 4.3 데이터 불러오기 : 학생 혼자서 불가능 -> 우선 가르치지 말고 간단한 예제들을 한 다음 설명하는게 나음
     • Chapter 5.1 다층 퍼셉트론 5.1.1 선형 회귀 : 처음 배우는 학생에게 설명하기 좋음
     • Chapter 5.1.2 집값 예측하기 : 능숙해진 학생에게 설명하는 것이 좋음 -> 과제를 3개 이상 내어 패턴에 익숙해지게 하는 것이 필요
     • Chapter 5.2 활성화 함수 : 각 함수에 대한 설명과 예시를 더 만들거나 추후에 설명하는 것이 좋음
     • Chapter 5.3 손실 함수 : 각 함수에 대한 설명과 예시를 더 만들거나 추후에 설명하는 것이 좋음
     • Chapter 5.4 최적화 기법 : 경사하강법은 5.1 강의 시 사용하고 나머지도 추후에 설명하는 것이 좋음
     • Chapter 5.5 교차 검증 : 학습 모델을 충분히 다루어 보게 한 뒤 설명하는 것이 좋음
     • Chatper 5.6 모델 구조 및 가중치 확인 : 순서가 너무 뒤에 있다고 생각이 됨, 5.1 강의 시 같이 하는게 좋음
     • Chapter 6 합성곱 신경망 : 사용하기 너무 어려움, MNIST나 Fashion MNIST 예제로 대체 필요
     • Chapter 7 순환 신경망 : 책의 내용에 예제를 추가하여 설명하면 좋을 듯

파이썬과 딥러닝 공부를 병행하여 학습하는 것이 좋겠지만, 커리큘럼에서는 우선 하나씩 끝내면서 가는 것으로 적어둡니다.

• 강의는 매주 1회 진행합니다.
• 선행 과제
  • (1.3 책) 02장 파이썬 프로그래밍의 기초, 자료형 ~ 03장 프로그램의 구조를 쌓는다! 제어문
  • (2.6 책) 1 딥러닝 시작 ~ 2.4 조건문과 반복문, 4.1 텐서 혼자 공부해오기