인공지능

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딥러닝 · 머신러닝

[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

(4.9) 수강평 7개

수강생 167명

딥러닝생성형AIPyTorch컴퓨터 비전Python
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중급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝, PyTorch] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • Python과 PyTorch로 실제 논문을 읽어보며 구현 해보기

  • Neural Style Transfer 논문을 이해하기

  • AI 논문을 읽을 때 알아두면 좋은 팁

  • 논문 구현 경험을 통해 실무 능력을 강화하는 방법

  • 논문 구현 과정에서 발생할 수 있는 문제 해결 방법들


AI 커리어를 시작한다면
논문 구현은 필수입니다

인공지능 분야는 논문을 중심으로 학습하는 것이 가장 효과적입니다. 논문을 구현하면서 최신 기술을 이해하고, 실제로 어떻게 동작하는지 경험하며, 알고리즘을 깊게 이해하고 문제 해결능력을 향상시킬 수 있습니다. 무엇보다 빠르게 변화하는 인공지능 트렌드를 이해하려면 최신 논문과 가깝게 지내야 합니다.

But! 혼자 하려니 너무 어려운 논문 구현 😭

•••

낙담하지 마세요. 그거 원래 어려운거 맞습니다...

논문을 읽고 어떻게 구현을 해야 할지 너무 막막한 분들에게 바칩니다.


IT 대기업 AI 엔지니어가 알려주는
현업에서 논문을 다루는 방법

1⃣ 논문은 첫페이지부터 모든 부분을 읽을 필요가 없습니다. 어느 부분을 중점적으로 읽어야 하는지 전략을 짚어드립니다.

2⃣ 논문을 빠르게 구현하기 위해서는 전체구조를 잡고 필요한 부분을 채워나가는 실무다운 코딩 접근법이 필요합니다.

3⃣ 논문구현을 어렵게 만드는 '하이퍼 파라미터 튜닝'. 결과확인을 위한 구조셋팅과 매개변수 조정과정을 라이브코딩으로 보여드립니다.


강의의 특징

📌 이론부터 실습까지 한 번에 다루며, 딥러닝 원리를 깊게 이해할 수 있습니다.

📌 마치 사수가 알려주듯 논문 읽는 것부터 구현하는 것 까지, 접근법과 팁을 엿볼 수 있습니다.

📌 라이브코딩으로 논문구현 과정을 백지에서 부터 차근차근 보여 드립니다.

📌 전체 구조를 잡는것부터 필요한 부분을 채워 나가는 방식으로 실무에 가까운 코딩을 전수 합니다.

📌 논문 구현을 위해 너무 어렵지 않으면서 재미있게 구현 할 수 있는 논문을 골랐습니다.

📌 컴퓨터 비전의 생성형AI를 직접 구현합니다.

이런 내용을 배워요.

마치 사수가 알려주듯 라이브 코딩으로 진행합니다.

아무것도 없는 백지 상태에서 라이브 코딩으로 진행 합니다. 단순히 코드를 설명하는 것이 아닌 실제로 코딩을 하면서 일어나는 문제들을 헤쳐 나갑니다.

당황하지 마세요! 잘 구현 되었는지 차근차근!

AI논문은 구현하는 것이 끝이 아닙니다. 결과가 잘 나오지 않았다고 포기 하기엔 이릅니다. 학습을 진행 할 때 고려해야 할 사항들도 강의에 포함시켰습니다.

논문 읽을때 TIP!

논문을 읽을때 주요하게 봐야 될 부분과 아닌 부분을 짚어 드립니다. 그 외에 논문을 어떻게 읽으면 좋은지와 같은 팁들도 같이 알려 드립니다.

구현에 필요한 부분은 대충 넘어가면 안됩니다.

구현의 중심이 되는 Method 부분을 차근차근 읽어가며 확실히 이해하고 넘어갑니다. 특히 어떤식으로 구현 할 지도 생각하면서 읽어 나갑니다.

이런 분들께 추천해요

AI Research Engineer가
되고 싶어요.

인공지능(AI) 대학원을

준비중 이에요.

논문 구현을 어떻게 하는지

궁금해요!

수강 후에는

  • 본격적으로 AI 연구와 프로젝트를 수행 할 수 있게 됩니다. 이제 실력자 반열에 오를 준비가 되었습니다.

  • AI Research Engineer는 어떤 일을 하는지 알게 됩니다. 실무를 진행할 준비가 되었습니다.

  • 어떤 논문을 고르고 어떻게 논문을 읽을지 알게 됩니다. 논문을 전부 읽는게 답이 아니란걸 알게 됩니다.

  • 논문 구현을 어떤식으로 진행 해야 하는지 알게 됩니다. 이제 논문 구현이 두렵지 않게 되실 겁니다.


수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의는 Window OS 기준으로 설명합니다.

    • PyTorch를 활용 할 수 있는 환경이라면 어떤 OS라도 괜찮습니다.

  • Python과 PyTorch를 사용합니다.

  • 본 강의에서는 구글 코랩을 사용하지 않습니다. 현업 에서 실제로 코딩 하듯이 진행 합니다.

  • 환경 세팅을 위해 Anaconda, VScode와 Jupyter Notebook을 사용합니다.

    • 강의 초반에 환경세팅 하는 방법을 알려드립니다.

선수 지식

이 강의는 딥러닝/PyTorch 기초 강의가 아닙니다.

  • Python, PyTorch를 활용한 기본 구현 능력

  • 딥러닝 / CNN 에 대한 기초적인 이해

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 커리어에 관심 있는 모든 분들

  • AI 대학원을 준비 중이신 분들

  • 논문을 읽고 이해하기가 막막 했었던 분들

  • 단순 기본기능 구현 이상의 실무 경험을 쌓고자 하시는 분들

선수 지식,
필요할까요?

  • Python, PyTorch를 활용한 기본 구현 능력

  • 딥러닝 / CNN 에 대한 기초직인 이해

  • (Optional) 선형대수

  • (Optional) 영어 독해

안녕하세요
화이트박스입니다.

  • 주요 경력

    • (현) 국내 IT 대기업 AI Research Engineer

    • (전) AI 스타트업 AI Research Engineer

  • AI 연구/개발 이력

    • 다수의 AI 프로젝트 진행 및 AI 프로덕트 출시 경험

       

    • 다수의 AI 연구 및 Top-Tier Conference 논문 게재 경험

    • Generative AI 전문가

  • 기타 이력

    • 국내 학회 인공지능 세션 튜토리얼 강사

    • 국내 대기업 AI 강의 초빙 강사

    • 사내 생성 AI 세미나 강사

       

 

커리큘럼

전체

51개 ∙ (3시간 4분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 2024년 07월 31일
마지막 업데이트일: 2024년 08월 25일

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!