강좌개요

-. CNN을 통한 이미지 인식 모델의 구축 및 학습부터 텍스트 생성과 어텐션 메커니즘 등 트랜스포머의 기초 원리까지 실전 딥러닝 기술을 다루는 과정입니다

학습목표

-. CNN의 공간적 특징 추출 원리를 이해하여 최적의 분류 모델을 설계하고, 임베딩과 QKV 기반의 어텐션 알고리즘을 통해 생성형 모델의 텍스트 생성 원리를 파악합니다

학습대상

-. 완전 연결층 등 기초 신경망 지식을 보유하고, 파이토치를 활용한 실전 CNN 구현 및 트랜스포머(생성형 AI)의 내부 동작 원리를 깊이 있게 배우고자 하는 학습자입니다