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Deep Learning Academy

PyTorch로 심화 학습을 마스터하세요. 뉴런과 역전파부터 CNN, Transformer, 그리고 프로덕션 MLOps까지. CoddyKit의 학습 경로입니다. 단기 코스 수는 30이고, 인터랙티브 레슨 수는 120이며, 24시간 내내 AI 튜터가 곁에서 함께합니다.

코스
30
레슨
120
인터랙티브 단계
1,560
무료로 시작
코스 1
커리큘럼

이 학습 경로의 코스 30개

Deep Learning Academy 학습 경로의 모든 코스를 학습 순서대로 확인하세요. 첫 코스는 무료입니다.

1

A14개 레슨무료

딥러닝이 기존 머신러닝과 어떻게 다르며 어떤 분야에서 강점을 발휘하는지 설명합니다.

  1. 1인공지능 대 머신러닝 대 딥러닝
  2. 2신경망이 사람이 만든 특성보다 뛰어난 이유
  3. 3딥러닝이 강점을 보이는 영역과 그렇지 않은 영역
  4. +1개 더보기
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2

A14개 레슨PRO

PyTorch를 설치하고 CPU 또는 GPU에서 실행하여 환경이 정상적으로 작동하는지 확인합니다.

  1. 1PyTorch 설치 및 가져오기 확인
  2. 2CPU, GPU, MPS 중 장치 선택하기
  3. 3노트북, 스크립트와 재현 가능한 시드
  4. +1개 더보기
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3

A14개 레슨PRO

PyTorch 텐서를 자신 있게 생성하고 형태를 바꾸고 수학 연산을 수행합니다.

  1. 1모양, 자료형과 인덱싱
  2. 2모양 변경, 뷰, 차원 제거와 차원 추가
  3. 3반복문을 줄여 주는 브로드캐스팅 규칙
  4. +1개 더보기
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4

A14개 레슨PRO

Python 반복문을 빠른 벡터화 텐서 연산으로 바꿉니다.

  1. 1수학 연산에서 반복문이 느린 이유
  2. 2원소별 연산과 축소 연산
  3. 3matmul과 @로 행렬 곱하기
  4. +1개 더보기
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5

A14개 레슨PRO

단일 뉴런을 만들고 뉴런이 결정 경계를 그리는 과정을 확인합니다.

  1. 1가중치, 편향과 가중합
  2. 2계단 함수와 선형 결정
  3. 3퍼셉트론을 처음부터 직접 코딩하기
  4. +1개 더보기
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6

A24개 레슨PRO

목적에 맞게 ReLU, sigmoid, tanh, softmax를 선택합니다.

  1. 1비선형성이 강력한 기능을 여는 이유
  2. 2ReLU와 leaky ReLU, GELU 계열
  3. 3Sigmoid와 Tanh: 값을 범위 안으로 압축하기
  4. +1개 더보기
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7

A24개 레슨PRO

모델이 더 낮은 손실을 향해 내리막길을 내려가는 방식을 이해합니다.

  1. 1내려가야 할 지형으로 보는 손실
  2. 2기울기는 오르막을 가리키므로 반대 방향으로 이동하기
  3. 3학습률: 너무 크거나 작지 않게
  4. +1개 더보기
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8

A24개 레슨PRO

requires_grad와 backward()를 사용하여 기울기를 자동으로 계산합니다.

  1. 1requires_grad와 계산 그래프
  2. 2backward()를 호출해 기울기 얻기
  3. 3.grad 읽기와 초기화
  4. +1개 더보기
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9

A24개 레슨PRO

PyTorch에서 피드포워드 네트워크를 정의하고 인스턴스화하고 실행합니다.

  1. 1nn.Module 상속하기: __init__과 forward
  2. 2선형 층 쌓기
  3. 3빠른 모델을 위한 nn.Sequential
  4. +1개 더보기
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10

A24개 레슨PRO

작은 네트워크를 처음부터 끝까지 학습시키고 정확도를 측정합니다.

  1. 1순전파, 손실, 역전파, 갱신
  2. 2최소 학습 반복 과정 작성하기
  3. 3학습 중 정확도 추적하기
  4. +1개 더보기
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11

B14개 레슨PRO

오류가 역방향으로 전파되어 모든 가중치를 업데이트하는 과정을 추적합니다.

  1. 1층별로 살펴보는 연쇄 법칙
  2. 2순전파에서 저장하고 역전파에서 재사용하기
  3. 3작은 신경망을 손으로 역전파하기
  4. +1개 더보기
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12

B14개 레슨PRO

회귀, 이진 분류, 다중 클래스 문제에 맞는 손실 함수를 선택합니다.

  1. 1회귀를 위한 MSE와 MAE
  2. 2로짓을 사용하는 이진 교차 엔트로피
  3. 3다중 클래스용 교차 엔트로피
  4. +1개 더보기
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13

B14개 레슨PRO

SGD, 모멘텀, Adam을 조정하여 더 빠르고 안정적으로 학습합니다.

  1. 1모멘텀을 사용하는 SGD
  2. 2Adam과 AdamW 이해하기
  3. 3가중치 감쇠와 L2 정규화의 차이
  4. +1개 더보기
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14

B14개 레슨PRO

프로덕션 수준의 학습 반복문에 검증, 체크포인트, 평가지표를 추가합니다.

  1. 1학습, 검증과 테스트 데이터 나누기
  2. 2검증을 포함한 에포크 반복 과정
  3. 3state_dict로 저장하고 불러오기
  4. +1개 더보기
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15

B14개 레슨PRO

사용자 지정 Dataset과 배치 단위의 DataLoader로 데이터를 효율적으로 공급합니다.

  1. 1사용자 지정 데이터 세트 클래스 작성하기
  2. 2배치 구성, 섞기와 num_workers
  3. 3가변 길이 입력을 위한 collate_fn
  4. +1개 더보기
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16

B14개 레슨PRO

과적합을 진단하고 드롭아웃, 데이터 증강, 정규화를 적용합니다.

  1. 1학습 데이터와 검증 데이터의 격차 읽기
  2. 2Dropout: 뉴런을 무작위로 제외하기
  3. 3배치 정규화와 층 정규화
  4. +1개 더보기
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17

B14개 레슨PRO

원시 픽셀에서 시각적 특징을 학습하는 CNN을 만듭니다.

  1. 1합성곱: 커널이 픽셀 위를 이동하는 과정
  2. 2스트라이드, 패딩과 풀링
  3. 3채널, 특성 맵과 수용 영역
  4. +1개 더보기
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18

B14개 레슨PRO

LeNet부터 ResNet까지 이해하고 신경망을 더 깊게 만든 핵심 아이디어를 살펴봅니다.

  1. 1LeNet과 AlexNet: 최초의 성공
  2. 2VGG: 작은 필터 쌓기
  3. 3ResNet: 스킵 연결로 깊어지기
  4. +1개 더보기
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19

B14개 레슨PRO

순환 신경망과 게이트 메모리로 순서가 있는 데이터를 모델링합니다.

  1. 1시퀀스에 기억이 필요한 이유
  2. 2기본 RNN 셀
  3. 3LSTM과 GRU 게이트
  4. +1개 더보기
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20

B14개 레슨PRO

단어를 신경망이 학습할 수 있는 밀집 벡터로 변환합니다.

  1. 1토큰화하고 어휘집 만들기
  2. 2nn.Embedding: 학습 가능한 단어 벡터
  3. 3임베딩이 의미를 포착하는 이유
  4. +1개 더보기
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21

B24개 레슨PRO

셀프 어텐션을 구현하고 트랜스포머 블록을 구성합니다.

  1. 1셀프 어텐션: 쿼리, 키와 값
  2. 2스케일 조정 내적과 멀티헤드
  3. 3순서를 위한 위치 인코딩
  4. +1개 더보기
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22

B24개 레슨PRO

적은 데이터로 사전 학습된 모델을 자신의 작업에 맞게 조정합니다.

  1. 1백본은 고정하고 헤드 학습하기
  2. 2더 낮은 학습률로 미세 조정하기
  3. 3층별 차등 학습률
  4. +1개 더보기
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23

B24개 레슨PRO

데이터를 압축하고 복원하여 유용한 잠재 코드를 학습합니다.

  1. 1인코더, 병목층과 디코더
  2. 2잡음 제거 오토인코더
  3. 3변분 오토인코더와 잠재 공간
  4. +1개 더보기
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24

B24개 레슨PRO

생성기와 판별기를 학습시켜 새로운 이미지를 만듭니다.

  1. 1생성자와 판별자: 경쟁 게임
  2. 2적대적 손실
  3. 3DCGAN 만들기
  4. +1개 더보기
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25

B24개 레슨PRO

확산 모델이 노이즈를 제거하며 새로운 샘플을 생성하는 방식을 이해합니다.

  1. 1순방향 노이징과 역방향 디노이징
  2. 2U-Net으로 잡음 예측하기
  3. 3샘플링 일정과 가이던스
  4. +1개 더보기
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26

B24개 레슨PRO

AMP, 프로파일링, GPU 메모리 최적화 기법으로 학습 속도를 높이세요.

  1. 1autocast와 GradScaler를 사용하는 혼합 정밀도
  2. 2큰 배치를 위한 기울기 누적
  3. 3병목 지점 프로파일링
  4. +1개 더보기
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27

B24개 레슨PRO

DataParallel과 DDP로 여러 GPU에서 학습하세요.

  1. 1데이터 병렬화와 모델 병렬화
  2. 2DistributedDataParallel 기초
  3. 3동기화 배치 정규화와 샤딩된 상태
  4. +1개 더보기
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28

B24개 레슨PRO

모델을 정직하게 측정하고 모델이 왜 그렇게 예측하는지 해석하세요.

  1. 1정밀도, 재현율, F1과 ROC-AUC
  2. 2혼동 행렬과 오류 분석
  3. 3Grad-CAM: 모델이 보는 곳 확인하기
  4. +1개 더보기
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29

B24개 레슨PRO

학습된 모델을 내보내고 최적화한 뒤 API 뒤에서 제공하세요.

  1. 1TorchScript와 torch.compile
  2. 2ONNX로 내보내기
  3. 3더 작고 빠른 모델을 위한 양자화
  4. +1개 더보기
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30

B24개 레슨PRO

운영 팀처럼 모델을 추적하고 버전을 관리하며 모니터링하세요.

  1. 1Weights & Biases로 실험 추적하기
  2. 2데이터와 모델 버전 관리
  3. 3데이터와 모델 드리프트 탐지
  4. +1개 더보기
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CoddyKit PRO

이 학습 경로의 코스 30개와 다른 모든 학습 경로의 코스를 잠금 해제하세요

AI 튜터, 자격증 시험 및 수료증을 이용할 수 있습니다. 웹, iOS 및 Android에서 작동합니다.

모든 플랜 보기
연간$29.90 /년월 $2.49 정도한 번 결제평생$69.99 1회갱신 없음. PRO를 영구적으로 이용하세요.
코스 개요

Deep Learning with Python

PyTorch로 심화 학습을 마스터하세요. 뉴런과 역전파부터 현대 아키텍처까지 다룹니다. 이 트랙은 초급(A1)부터 고급(B2)까지 30개의 점진적 미니 코스를 제공하며, 짧고 집중된 레슨과 빠른 퀴즈로 각 개념을 확실히 합니다.

What You Will Learn

tensor, perceptron, activation function, autograd부터 시작해 신경망을 구축하고 학습시킵니다. CNN, RNN, Transformer, attention, transfer learning, GAN, diffusion model, 분산 학습, 프로덕션 MLOps까지 나아갑니다. 모든 레슨은 실무 중심이며, 막힐 때마다 24/7 AI tutor를 활용할 수 있습니다.

How It Works

각 코스는 네 개의 집중된 짧은 레슨으로 나뉩니다. 하루에 몇 레슨씩 완료하면 몇 달이 아닌 몇 주 안에 전체 트랙을 마스터할 수 있습니다.

도구

읽기만 하지 말고 AI와 연습하세요

AI 기반 도구와 기능으로 학습을 강화하세요

AI 채팅AI 튜터와 대화하기슈퍼 질문 하기전문가 수준의 답변 얻기PRO레슨 만들기AI 기반 레슨 빌더PRO자격증 시험 시작자격증 취득하기PRO챌린지 시작실력 테스트하기

학습 방식

  1. 01

    인터랙티브 레슨

    실시간 피드백을 받으며 직접 코딩 연습하기

  2. 02

    AI 튜터

    막힐 때마다 AI 튜터에게 즉시 도움받기

  3. 03

    내장 에디터

    브라우저에서 바로 코드 작성 & 실행하기

  4. 04

    수료증

    과정을 완료하면 수료증 취득하기

계속 탐색하기

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자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

Deep Learning Academy 강의는 무료인가요?

네, Deep Learning Academy 강의를 무료로 시작하고 인터랙티브 레슨을 모두 무료로 완료할 수 있습니다. 선택적 PRO 구독을 통해 고급 AI 도구와 공유 가능한 수료증을 잠금 해제할 수 있습니다.

Python을(를) 배우기 위해 사전 경험이 필요한가요?

아니요. 강의는 기초부터 시작하여 점차 더 심화된 주제로 나아가므로 Python 경험이 없어도 시작할 수 있습니다.

CoddyKit에서 Python은(는) 어떻게 배우나요?

직접 해보면서 배웁니다. 짧은 인터랙티브 레슨은 명확한 설명과 실시간으로 실행되는 실습 코딩 연습을 함께 제공하며, 24시간 AI 튜터가 막힐 때마다 맞춤형 도움을 줍니다.

Deep Learning Academy을(를) 완료하면 수료증을 받나요?

네, PRO 학습자는 시험을 응시하고 Deep Learning Academy 강의의 검증 코드가 포함된 공유 가능한 수료증을 취득할 수 있습니다.

휴대폰에서 Python을(를) 배울 수 있나요?

네, CoddyKit은 웹과 iOS, Android 네이티브 앱으로 이용 가능하므로 어느 기기에서나 Python을(를) 배우고 진행 상황이 모든 기기에서 동기화됩니다.

CoddyKit PRO의 가격은 얼마인가요?

Deep Learning Academy의 첫 코스는 무료입니다. CoddyKit PRO를 이용하면 모든 코스를 잠금 해제할 수 있습니다. 요금은 주 $5.90, 월 $7.90, 연 $29.90이며, 갱신 없이 평생 이용하려면 $69.99을 한 번 결제하면 됩니다.

Deep Learning Academy을(를) 완료하는 데 얼마나 걸리나요?

Deep Learning Academy에는 코스 30개와 레슨 120개가 있습니다. 대부분의 레슨은 5~10분 정도 걸리므로, 자신의 속도에 맞춰 전체 학습 경로를 약 14시간 동안 실습할 수 있습니다.

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