코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

‘코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편’은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 직관적으로 이해하는 데 초점을 맞춥니다.

🔍 커리큘럼 핵심 구성

🖼 이미지(Image) 딥러닝 - Faster R-CNN, YOLOv8

• Faster R-CNN과 YOLOv8 두 가지 대표적인 객체 탐지 모델을 활용하여 이미지 기반 딥러닝을 실습합니다.

• 이미지 데이터의 전처리, Input 분석, 가중치 기반 추론까지 프로젝트 흐름 전체를 따라갑니다.

🎞 비디오(Video) 딥러닝 - Action Classification

• 행동 분류(Action Classification)를 목표로, 영상 데이터에 적합한 백본 모델을 구성하고, classification 헤드를 연결하여 모델을 설계합니다.

• 싱글 이미지 추론과 비교하여 '영상 데이터'의 데이터 구성에 맞는 커스텀 데이터셋 클래스를 제작합니다.

• 오픈소스 비디오 데이터셋 탐색부터, 학습 및 추론까지 다루어봅니다.

🌐 웹 크롤링 기반 데이터 수집 및 시각화

• 자연어 전처리 과정을 영어와 한국어로 실습합니다.

• 개발자 화면을 기반으로 웹 크롤러를 직접 제작하여 텍스트 데이터를 수집합니다.

• 수집한 데이터는 자연어 전처리 후, 한국어에 대해 워드 클라우드 시각화를 수행합니다.

🧠 자연어 처리(NLP)와 파인튜닝

• 언어 모델의 성능 향상 방법에 대한 개론을 학습합니다.

• 허깅페이스의 API 파트들을 살펴보며, 적절한 클래스를 활용하여 언어 모델을 다뤄봅니다.

• 허깅페이스(Hugging Face)의 프리트레인 모델을 파인튜닝하여 커스터마이징 NLP 모델을 완성합니다.