딥러닝 종합 가이드

딥러닝 종합 가이드

🧠 딥러닝 종합 가이드 요약

📅 학습 일정 및 주제별 정리

🔹 1일차: 딥러닝 개요와 신경망 기초

  • 목표: 딥러닝의 핵심 개념과 인공신경망(ANN)의 구조를 이해하고, 기본 구현 실습 진행
  • 핵심 내용:
    • 머신러닝과 딥러닝의 차이
    • 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론(MLP)
    • 활성화 함수 (Sigmoid, Tanh, ReLU)
    • 순전파와 역전파의 개념
    • 손실 함수와 경사하강법(Gradient Descent)
  • 실습 예제: PyTorch를 이용한 MNIST 분류 모델

🔹 2일차: 합성곱 신경망(CNN) 구조와 응용

  • 목표: 이미지 처리에 특화된 CNN 구조 이해 및 다양한 이미지 분류 모델 구현
  • 핵심 내용:
    • Convolution, Pooling, Fully Connected 구조
    • 커널, 스트라이드, 패딩, 특징 맵 이해
    • CNN 기반 모델: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 개요
    • Regularization 기법: Dropout, BatchNorm, Data Augmentation
  • 실습 예제: CIFAR-10 이미지 분류 프로젝트

🔹 3일차: 순환 신경망(RNN)과 시계열 데이터 처리

  • 목표: 순차 데이터 처리 모델(RNN, LSTM, GRU)의 구조 및 사용 방법 이해
  • 핵심 내용:
    • RNN 기본 구조와 한계 (기울기 소실 문제)
    • LSTM/GRU 내부 구조
    • 자연어 처리와 시계열 예측 응용
    • 임베딩 벡터, 토큰화, 시퀀스 패딩
  • 실습 예제: IMDB 감성 분류 / 시계열 예측 모델 구현

🔹 4일차: 트랜스포머 구조와 현대 언어모델 개요

  • 목표: 트랜스포머 구조의 핵심 원리 이해 및 NLP 모델에의 적용
  • 핵심 내용:
    • Attention Mechanism과 Self-Attention
    • Transformer의 인코더/디코더 구조
    • 포지셔널 인코딩 개념
    • 사전학습 언어 모델 개요 (BERT, GPT 등)
  • 실습 예제: HuggingFace Transformers로 텍스트 분류 모델 구성

🔹 5일차: 학습 최적화 기법과 모델 서빙

  • 목표: 딥러닝 모델 학습 효율을 높이고, 실제 서비스로 연결하는 방법 이해
  • 핵심 내용:
    • Optimizer 비교: SGD, Adam, RMSprop
    • Learning Rate Scheduling
    • Early Stopping, Model Checkpoint 활용법
    • 모델 배포 기본 (ONNX, Flask, FastAPI, Gradio 등)
  • 실습 예제: 학습된 모델을 웹으로 배포하는 Flask 기반 데모

✨ 마무리

이 문서는 딥러닝의 기초 이론부터 실제 응용까지를 실습 중심으로 구성하여
이해도와 실전 적용력을 동시에 강화하는 데 중점을 두었다.
각 주제별 핵심 내용을 정리하고 코드를 병행하며 학습함으로써,
향후 Vision/NLP 기반 프로젝트 또는 연구에도 응용 가능한 기반을 마련할 수 있다.

🔑 핵심어

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