파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 - 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발

[1부] 파이토치 시작하기

▣ 01장: 인공지능과 방법론
인공지능이란?
__인공지능 역사
__인공지능 활용 분야
머신러닝 시스템
__지도 학습
__비지도 학습
__준지도 학습
__강화 학습
머신러닝 아키텍처
__데이터 준비
__모델링
__모델 평가
__모델 배포
MLOps

▣ 02장: 파이토치 설치
파이토치란?
파이토치 특징
파이토치 설치
__파이토치 CPU 설치
__파이토치 GPU 설치
__Google Colaboratory

▣ 03장: 파이토치 기초
텐서
__텐서 생성
__텐서 속성
__차원 변환
__자료형 설정
__장치 설정
__장치 변환
__넘파이 배열의 텐서 변환
__텐서의 넘파이 배열 변환
가설
__머신러닝에서의 가설
__통계적 가설 검정 사례
손실 함수
__제곱 오차
__오차 제곱합
__평균 제곱 오차
__교차 엔트로피
최적화
__경사 하강법
__학습률
__최적화 문제
__단순 선형 회귀: 넘파이
__단순 선형 회귀: 파이토치
데이터세트와 데이터로더
__데이터세트
__데이터로더
__다중 선형 회귀
모델/데이터세트 분리
__모듈 클래스
__비선형 회귀
__모델 평가
__데이터세트 분리
모델 저장 및 불러오기
__모델 전체 저장/불러오기
__모델 상태 저장/불러오기
__체크포인트 저장/불러오기
활성화 함수
__이진 분류
__시그모이드 함수
__이진 교차 엔트로피
__이진 분류: 파이토치
__비선형 활성화 함수
순전파와 역전파
__순전파 계산
__오차 계산
__역전파 계산
__갱신 결과 비교
퍼셉트론
__단층 퍼셉트론
__다층 퍼셉트론
__퍼셉트론 모델 실습

▣ 04장: 파이토치 심화
과대적합과 과소적합
__과대적합과 과소적합 문제 해결
배치 정규화
__정규화 종류
__배치 정규화 풀이
가중치 초기화
__상수 초기화
__무작위 초기화
__제이비어 & 글로럿 초기화
__카이밍 & 허 초기화
__직교 초기화
__가중치 초기화 실습
정칙화
__L1 정칙화
__L2 정칙화
__가중치 감쇠
__모멘텀
__엘라스틱 넷
__드롭아웃
__그레이디언트 클리핑
데이터 증강 및 변환
__텍스트 데이터
__이미지 데이터
사전 학습된 모델
__백본
__전이 학습
__특징 추출 및 미세 조정

[2부] 자연어 처리

▣ 05장: 토큰화
단어 및 글자 토큰화
__단어 토큰화
__글자 토큰화
형태소 토큰화
__형태소 어휘 사전
__KoNLPy
__NLTK
__spaCy
하위 단어 토큰화
__바이트 페어 인코딩
__워드피스

▣ 06장: 임베딩
언어 모델
__자기회귀 언어 모델
__통계적 언어 모델
N-gram
TF-IDF
__단어 빈도
__문서 빈도
__역문서 빈도
__TF-IDF
Word2Vec
__단어 벡터화
__CBoW
__Skip-gram
__계층적 소프트맥스
__네거티브 샘플링
__모델 실습: Skip-gram
__모델 실습: Gensim
fastText
__모델 실습
순환 신경망
__순환 신경망
__장단기 메모리
__모델 실습
합성곱 신경망
__합성곱 계층
__활성화 맵
__풀링
__완전 연결 계층
__모델 실습

▣ 07장: 트랜스포머
Transformer
__입력 임베딩과 위치 인코딩
__특수 토큰
__트랜스포머 인코더
__트랜스포머 디코더
__모델 실습
GPT
__GPT-1
__GPT-2
__GPT-3
__GPT 3.5
__GPT-4
__모델 실습
BERT
__사전 학습 방법
__모델 실습
BART
__사전 학습 방법
__미세 조정 방법
__모델 실습
ELECTRA
__사전 학습 방법
__모델 실습
T5
__모델 실습

[3부] 컴퓨터 비전

▣ 08장: 이미지 분류
AlexNet
__LeNet-5와 AlexNet
__모델 학습<..