mrdbourke/pytorch-deep-learning

Zero to Mastery의 Learn PyTorch for Deep Learning 코스에 오신 것을 환영합니다. 이곳은 인터넷에서 PyTorch를 배우기에 두 번째로 좋은 곳입니다 (첫 번째는 PyTorch 공식 문서입니다).

2023년 4월 업데이트: PyTorch 2.0을 위한 새로운 튜토리얼이 공개되었습니다! PyTorch 2.0은 기능이 추가(new features)되면서도 하위 호환성(backward-compatible)을 유지하는 릴리스이므로, 이전의 모든 강의 자료는 PyTorch 2.0에서도 여전히 작동합니다.

강의 자료/개요 (Course materials/outline)
이 코스에 대하여 (About this course)
상태 (Status) (강의 제작 진행 상황)
로그 (Log) (강의 자료 제작 과정의 로그)
📖
온라인 북 버전: 모든 강의 자료는 learnpytorch.io에서 읽기 쉬운 온라인 북 형태로 제공됩니다. - 🎥
YouTube의 처음 5개 섹션: 처음 25시간 분량의 자료를 시청하며 하루 만에 PyTorch를 배워보세요. - 🔬
강의 중점 사항: 코드, 코드, 코드, 실험, 실험, 실험. - 🏃‍♂️
교육 스타일: https://sive.rs/kimo. - 🤔
질문하기: 기존 질문을 확인하거나 직접 질문하려면 GitHub Discussions 페이지를 참조하세요.

섹션 (Section) | 무엇을 다루나요? (What does it cover?) | 연습 문제 및 추가 학습 (Exercises & Extra-curriculum) | 슬라이드 (Slides) |
|---|---|---||
| 00 - PyTorch 기초 (PyTorch Fundamentals) | 딥러닝 (Deep learning) 및 신경망 (Neural networks)에 사용되는 많은 기본적인 PyTorch 연산들. | 연습 문제 및 추가 학습으로 이동 | 슬라이드로 이동 |
| 01 - PyTorch 워크플로우 (PyTorch Workflow) | PyTorch를 사용하여 딥러닝 문제를 접근하고 신경망을 구축하기 위한 개요를 제공합니다. | 연습 문제 및 추가 학습으로 이동 | 슬라이드로 이동 |
| ... |
모든 자료가 완료되었으며 Zero to Mastery에 영상이 게시되었습니다!

진행 중인 작업 보드는 프로젝트 페이지를 참조하세요 - https://github.com/users/mrdbourke/projects/1

총 영상 개수: 321개
스켈레톤 코드 (Skeleton code) 완료: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
주석 (Annotations, 텍스트) 완료: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
이미지 완료: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
키노트 (Keynotes) 완료: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09
연습 문제 및 솔루션 완료: 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09

거의 매일 업데이트되는 로그를 확인하세요.

대상: 머신러닝 (Machine Learning) 또는 딥러닝 (Deep Learning) 분야의 입문자이며 PyTorch를 배우고 싶은 분.

이 코스: PyTorch와 다양한 머신러닝 개념을 실습 위주의 코드 우선 (code-first) 방식으로 가르칩니다.

이미 머신러닝 분야에서 1년 이상의 경력이 있다면 이 코스가 도움이 될 수 있지만, 이 코스는 특히 입문자 친화적으로 설계되었습니다.

3~6개월 정도의 Python 코딩 경험.
최소 하나 이상의 입문용 머신러닝 코스 수강 (하지만 이 단계는 건너뛸 수도 있으며, 다양한 주제에 대한 리소스가 링크되어 있습니다).
Jupyter Notebooks 또는 Google Colab 사용 경험 (진행하면서 익힐 수도 있습니다).
배우고자 하는 의지 (가장 중요).

1번과 2번 항목을 위해, 저는 Zero to Mastery Data Science and Machine Learning Bootcamp를 추천합니다. 머신러닝과 Python의 기초를 가르쳐 줄 것입니다 (제가 그 코스도 가르치기 때문에 편향된 의견일 수도 있습니다).

모든 코스 자료는 learnpytorch.io의 온라인 도서 형태로 무료로 제공됩니다. 읽는 것을 좋아하신다면 그곳의 리소스들을 살펴보는 것을 추천합니다.

비디오를 통해 배우는 것을 선호하신다면, 이 코스는 도제식 (apprenticeship-style) 형식으로 진행됩니다. 즉, 제가 PyTorch 코드를 작성하면 여러분도 PyTorch 코드를 작성하게 됩니다.

이 코스의 모토에 의심스러우면 코드를 실행하라 (if in doubt, run the code) 와 실험하라, 실험하라, 실험하라! (experiment, experiment, experiment!) 가 포함된 데에는 이유가 있습니다.

저의 유일한 목표는 여러분이 한 가지를 할 수 있도록 돕는 것입니다: 바로 PyTorch 코드를 작성함으로써 머신러닝을 배우는 것입니다.

모든 코드는 Google Colab Notebooks (Jupyter Notebooks를 사용할 수도 있습니다)를 통해 작성됩니다. 이는 머신러닝을 실험해 볼 수 있는 놀라운 무료 리소스입니다.

비디오를 끝까지 시청하면 수료증(certificates) 등도 받을 수 있습니다.

하지만 수료증은 별로 중요하지 않습니다.

이 코스를 머신러닝의 추진력을 얻는 과정 (momentum builder)이라고 생각하셔도 좋습니다.

과정을 마칠 때쯤이면, 여러분은 수백 줄의 PyTorch 코드를 직접 작성하게 될 것입니다.

그리고 머신러닝에서 가장 중요한 개념 중 상당수를 접하게 될 것입니다.

따라서 직접 머신러닝 프로젝트를 구축하거나 PyTorch로 만들어진 공개된 머신러닝 프로젝트를 검토할 때, 여러분은 익숙함을 느낄 것이고 만약 그렇지 않더라도 적어도 어디를 봐야 할지 알게 될 것입니다.

저희는 PyTorch와 머신러닝의 기본적인 핵심 개념부터 시작하기 때문에, 비록 여러분이 머신러닝 초보자라 하더라도 따라잡을 수 있을 것입니다.

그다음으로는 PyTorch 신경망 분류(neural network classification), PyTorch 워크플로우, 컴퓨터 비전(computer vision), 사용자 지정 데이터셋(custom datasets), 실험 추적(experiment tracking), 모델 배포(model deployment) 등 더 고급 영역들을 탐구할 것이며, 제가 가장 좋아하는 주제인 전이 학습(transfer learning)도 다룰 것입니다. 전이 학습은 한 머신러닝 모델이 다른 문제에서 학습한 것을 가져와 여러분 자신의 프로젝트에 적용하는 강력한 기법입니다!

진행 과정 중에는 음식 이미지 분류를 위한 신경망 컴퓨터 비전 모델인 FoodVision이라는 큰 주제를 중심으로 세 가지 마일스톤 프로젝트를 구축하게 됩니다.

이러한 마일스톤 프로젝트들은 PyTorch를 사용하여 중요한 머신러닝 개념들을 연습하고, 고용주에게 보여줄 수 있는 포트폴리오를 만드는 데 도움을 줄 것입니다. 그리고

2023년 5월 15일 - PyTorch 2.0 튜토리얼 완료 + ZTM/Udemy에 영상 추가됨, 코드 확인: https://www.learnpytorch.io/pytorch_2_intro/
2023년 4월 13일 - PyTorch 2.0 노트북 업데이트
2023년 3월 30일 - 더 많은 정보/깔끔한 코드로 PyTorch 2.0 노트북 업데이트
2023년 3월 23일 - 주석(annotations) 및 이미지를 추가하여 PyTorch 2.0 튜토리얼 업그레이드
2023년 3월 13일 - PyTorch 2.0 튜토리얼을 위한 스타터 코드 (starter code) 추가
2022년 11월 18일 - PyTorch에서 가장 흔히 발생하는 3가지 오류에 대한 참조 및 자세한 내용을 위한 강의 섹션 링크 추가: https://www.learnpytorch.io/pytorch_most_common_errors/
2022년 11월 9일 - PyTorch의 주요 기능에 대한 매우 빠른 개요를 위한 PyTorch 치트시트 (cheatsheet) + 강의 섹션 링크 추가: https://www.learnpytorch.io/pytorch_cheatsheet/
2022년 11월 9일 - 전체 강의 자료 (300개 이상의 영상)가 이제 Udemy에서 라이브되었습니다! 여기서 등록할 수 있습니다: https://www.udemy.com/course/pytorch-for-deep-learning/?couponCode=ZTMGOODIES7 (출시 기념 할인 코드는 이 시점으로부터 3-4일 동안 유효합니다)
2022년 11월 4일 - extras/ 디렉토리에 PyTorch 치트시트 (Cheatsheet)를 위한 노트북 추가

(PyTorch의 가장 중요한 기능 중 상당수에 대한 간단한 개요) - 2022년 10월 2일 - 섹션 08 및 09의 모든 영상 게시 (마지막 두 섹션을 위한 100개 이상의 영상!)

2022년 8월 30일 - 09 섹션을 위한 영상 15개 녹화, 총 영상 수: 321개, 09 섹션 영상 완료!!!! ... 08 섹션보다 더 큼!!
2022년 8월 29일 - 09 섹션을 위한 영상 16개 녹화, 총 영상 수: 306개
2022년 8월 28일 - 09 섹션을 위한 영상 11개 녹화, 총 영상 수: 290개
2022년 8월 27일 - 09 섹션을 위한 영상 16개 녹화, 총 영상 수: 279개
2022년 8월 26일 - 노트북 09의 마무리 작업, 09를 위한 슬라이드 추가, 09를 위한 솔루션 및 연습 문제 생성
2022년 8월 25일 - 09에 주석 (annotations) 추가 및 정리, TK 제거, 이미지 정리, 09를 위한 슬라이드 제작
2022년 8월 24일 - 09에 주석 (annotations) 추가, 주요 핵심 사항 (main takeaways), 연습 문제 및 추가 커리큘럼 완료
2022년 8월 23일 - 09에 주석 (annotations) 추가, 많은 이미지/슬라이드 추가
2022년 8월 22일 - 09에 주석 (annotations) 추가, 슬라이드/이미지 작업 시작
2022년 8월 20일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 19일 - 09에 주석 (annotations) 추가, 멋진 데모 확인!
2022년 8월 18일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 17일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 16일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 15일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 13일 - 09에 주석 (annotations) 추가
2022년 8월 12일 - 노트북 09를 위한 데모 파일을 demos/ 디렉토리에 추가

, 노트북 09에 설명 텍스트(explainer text) 주석 추가 시작 - 2022년 8월 11일 - 노트북 09를 위한 스켈레톤 코드 (skeleton code) 완성, 코스에서 2개의 모델 배포 완료: 하나는 FoodVision Mini용, 다른 하나는 (비밀)용

2022년 8월 10일 - PyTorch 추가 리소스 섹션 추가 (PyTorch/딥러닝 (deep learning)에 대해 더 배울 수 있는 곳): https://www.learnpytorch.io/pytorch_extra_resources/
2022년 8월 09일 - 노트북 09에 더 많은 스켈레톤 코드 (skeleton code) 추가
2022년 8월 08일 - 09를 위한 초안 노트북 생성, 최종 목표는 FoodVision Mini 모델을 배포하고 공개적으로 접근 가능하게 만드는 것
2022년 8월 05일 - 08를 위한 영상 11개 녹화, 총 영상 수: 263개, 섹션 08 영상 완료!... 지금까지 중 가장 큰 섹션
2022년 8월 04일 - 08를 위한 영상 13개 녹화, 총 영상 수: 252개
2022년 8월 03일 - 08를 위한 영상 3개 녹화, 총 영상 수: 239개
2022년 8월 02일 - 08를 위한 영상 12개 녹화, 총 영상 수: 236개
2022년 7월 30일 - 08를 위한 영상 11개 녹화, 총 영상 수: 224개
2022년 7월 29일 - 08를 위한 연습 문제(exercises) + 솔루션 추가, YouTube에서 라이브 워크스루 (walkthrough) 확인: https://youtu.be/tjpW_BY8y3g
2022년 7월 28일 - 08를 위한 슬라이드 추가
2022년 7월 27일 - 08의 상당 부분을 정리, 08를 위한 슬라이드 작업 시작, 다음은 연습 문제와 추가 커리큘럼
2022년 7월 26일 - 08를 위한 주석 (annotations) 및 이미지 추가
2022년 7월 25일 - 08를 위한 주석 (annotations) 추가
2022년 7월 24일 - 코스의 전반부(노트북 00-04)를 YouTube에 단일 영상(25시간 이상!!!)으로 출시: https://youtu.be/Z_ikDlimN6A
2022년 7월 21일 - 08를 위한 주석 (annotations) 및 이미지 추가
2022년 7월 20일 - 08를 위한 주석 (annotations) 및 이미지 추가, 정말 가까워지고 있음! 이것은 엄청난 섹션임
2022년 7월 19일 - 08를 위한 주석 (annotations) 및 이미지 추가
2022년 7월 15일 - 08를 위한 주석 (annotations) 및 이미지 추가
2022년 7월 14일 - 08를 위한 주석 (annotations) 추가
2022년 7월 12일 - 08를 위한 주석 (annotations) 추가, 우와 우와 이것은 정말 큰 섹션임!
2022년 7월 11일 - 08를 위한 주석 (annotations) 추가
2022년 7월 09일 - 08를 위한 주석 (annotations) 추가
2022년 7월 08일 - 08에 많은 주석 (annotations) 추가
2022년 7월 06일 - 섹션 00-07 영상을 포함하여 ZTM Academy에서 코스 출시!

🚀 - https://dbourke.link/ZTMPyTorch

2022년 7월 01일 - 08 섹션에 대한 주석 (annotations) 및 이미지 추가
2022년 6월 30일 - 08 섹션에 대한 주석 (annotations) 추가
2022년 6월 28일 - 07 섹션을 위한 영상 11개 녹화, 총 영상 개수 213개, 07 섹션의 모든 영상 완료!
2022년 6월 27일 - 07 섹션을 위한 영상 11개 녹화, 총 영상 개수 202개
2022년 6월 25일 - 업데이트된 API를 포함하기 위해 06 섹션의 영상 7개를 재제작, 총 영상 개수 191개
2022년 6월 24일 - 업데이트된 API를 포함하기 위해 06 섹션의 영상 12개를 재제작
2022년 6월 23일 - 07 섹션의 주석 (annotations) 완료, 07 섹션을 위한 연습 문제 템플릿 및 솔루션 추가 + YouTube 영상 가이드 추가: https://youtu.be/cO_r2FYcAjU
2022년 6월 21일 - 08 섹션을 엔드 투 엔드 (end-to-end)로 실행 가능하게 제작, 07 섹션에 이미지 및 주석 (annotations) 추가
2022년 6월 17일 - 다가오는 torchvision 버전 업그레이드에 맞춰 06, 07 v2 수정, 08 섹션에 많은 주석 (annotations) 추가
2022년 6월 13일 - 08 노트북 첫 번째 버전 추가, Vision Transformer 논문 재현 시작
2022년 6월 10일 - 07 v2에 대한 주석 (annotations) 추가
2022년 6월 09일 - torchvision v0.13을 위한 07 v2 생성 (torchvision=0.13이 출시되면 07 v1을 대체할 예정)
2022년 6월 08일 - torchvision v0.13을 위해 06 v2를 조정 (torchvision=0.13이 출시되면 06 v1을 대체할 예정)
2022년 6월 07일 - 다가오는 torchvision을 위한 06 v2 노트북 생성

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요약

핵심 포인트

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