딥러닝의 기초부터 고급 주제까 지 포괄적으로 다루는 10시간 분량의 PyTorch 강좌를 통해 실용적인 딥러닝 기술을 습득하세요. 텐서 조작, 선형 회귀, 경사 하강법, 로지스틱 회귀, 소프트맥스 분류 등의 기본 개념부터 시작하여 다층 퍼셉트론, CNN, RNN 등 고급 신경망 아키텍처까지 단계별로 학습합니다. Docker 사용법, MNIST 데이터셋 활용, 가중치 초기화, 드롭아웃, 배치 정규화 등 실전적인 기법들도 다룹니다. VGG, ResNet과 같은 최신 CNN 모델과 seq2seq, PackedSequence 등 RNN의 고급 응용까지 살펴보며, Visdom을 이용한 시각화 기법도 배웁니다. 실습 중심의 커리큘럼을 통해 PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 구현 능력을 키울 수 있습니다.