yandexdataschool/Practical_DL

해결하는 문제

이 저장소는 딥러닝을 위한 구조화된 커리큘럼을 제공하여 학생들이 기본 개념에서 현대 프레임워크를 사용한 신경망 구축 및 훈련으로 전환할 수 있도록 돕습니다.

작동 방식

과정은 주간 모듈로 구성되며, 각 모듈에는 강의 자료와 실습 세미나가 포함됩니다. 학생들은 로컬 머신 또는 Google Colab에서 과제를 완료할 수 있습니다. 커리큘럼은 역전파 및 최적화와 같은 기초 주제를 다루고, PyTorch를 사용한 실질적인 구현으로 진행되며, 합성곱 신경망(CNN)과 같은 특정 아키텍처를 탐구합니다.

대상

이 프로젝트는 Yandex Data School의 딥러닝 과정에 등록한 학생들을 위해 설계되었습니다. 구조화된 주간 수업과 코딩 연습을 통해 딥러닝 기술을 마스터하기 위한 안내된 실습 접근 방식을 찾는 모든 사람에게 적합합니다.

주요 특징

• 핵심 딥러닝 개념을 다루는 주간 강의 및 세미나 자료.
• 로컬 또는 Google Colab 환경을 위해 설계된 실습 과제.
• PyTorch 및 신경망 구현에 대한 실질적인 초점.
• 연구자와 학생의 기여로 이루어진 협력적 개발.