fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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딥러닝은 아주 짧은 시간 안에 컴퓨터 영상 처리, 로봇 공학, 의료, 물리학, 생물학 등의 문제

를 해결하고 자동화하며 널리 유용한 기술이 되었습니다. 딥러닝은 상대적으로 단순하다는 장

점이 있습니다. 빠르고 쉽게 시작하도록 도와주는 강력한 딥러닝 소프트웨어도 이미 존재하죠.

여러분은 몇 주 만에 기본을 이해하고 기술에 익숙해질 수 있습니다.

딥러닝은 창조성의 세계를 엽니다. 여러분이 보유한 데이터를 문제에 적용하기 시작하면서 머

신(모델)이 문제를 해결해주는 모습에 놀랄지도 모릅니다. 하지만 서서히 거대한 장벽에 가까

워짐을 느끼겠죠. 딥러닝 모델을 구축했지만, 기대만큼 잘 작동하지 않습니다. 이때가 딥러닝

의 최첨단 연구를 찾아 읽어보며 다음 단계로 들어서기 좋은 시점입니다.

그렇지만

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년간의 이론, 기술, 도구들을 바탕으로 한 방대한 딥러닝 지식이 있습니다. 관련

자료를 읽다 보면, 단순한 내용을 정말 복잡한 방법으로 설명할 수도 있다는 점을 깨닫게 됩니

다. 과학자들은 논문에서 외국어 같은 단어와 수학적 표기법을 사용합니다. 필요한 배경지식을

여러분이 쉽게 접근할 만한 방법으로 다루는 교과서나 블로그 게시물도 찾기 어렵죠. 엔지니어

와 프로그래머는 사용자가

GPU

의 작동 방식을 알고 있으며 난해한 도구에 관한 지식이 있다

고 가정합니다.