1. 강의 소개
이번 강의에서는 PyTorch에서 데이터들의 연산을 위한 Tensor 사용법 및 자동 미분 기능인 AutoGrad에 대해 학습합니다. Tensor를 학습하여 추후 Custom Network를 작성할 수 있는 기본 지식을 익히고, AutoGrad의 작동 원리를 배워 backward 함수가 학습 시 어떻게 내부적으로 동작되는지 확인합니다.
2. 강의 키워드
- Tensor handling
- Tensor operations
- AutoGrad
3. 실습 코드
4. Further Reading
5. Further Question
PyTorch의 텐서와 numpy의 배열 간의 주요 차이점은 무엇이며, 이러한 차이가 딥러닝 연산에서 어떤 장점을 제공하는지 고민해보세요.
6. 강의 영상
