Sign in
There are a total of 5 posts.
2025-12-17
딥러닝 개발자라면 한 번쯤 고민했던 NumPy와 PyTorch의 관계를 명확히 정리했습니다. NumPy는 CPU 기반 수치 계산과 데이터 전처리, 시각화에 주로 쓰이고, PyTorch는 GPU에서 자동 미분을 지원하는 텐서 연산에 특화됩니다. 두 라이브러리의 메모리 공유와 변환 방법을 이해하면 실무에서 효율적으로 오가며 개발할 수 있습니다.
2025-12-16
NumPy와 PyTorch에서 텐서를 자유롭게 자르고, 선택하고, 변형하는 핵심 인덱싱과 슬라이싱 기법을 단계별로 정리했습니다. 1차원부터 4차원 이상까지, 뷰와 복사, 불리언 인덱싱, 정수 배열 인덱싱까지 실전 예제로 설명해 딥러닝 데이터 전처리와 모델링에 바로 활용할 수 있도록 안내합니다.
2025-12-15
NumPy의 핵심 개념인 ndarray를 깊이 있게 다루며, array 생성, dtype 지정, shape 확인, reshape 활용, astype 변환까지 단계별 예제와 함께 설명합니다. 딥러닝 입문자에게 필수적인 기초 지식을 한눈에 정리해 드립니다.
2025-04-20
AI 딥러닝 개발을 위해 Ubuntu에 CUDA, cuDNN을 설치하고 GPU 환경을 구성하는 과정을 친절하게 설명합니다. 초심자도 따라할 수 있는 실전 가이드입니다.
2025-01-15
AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 정리하고, TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크를 소개합니다. 각 프레임워크의 특징과 활용 사례를 알아보고, 적합한 딥러닝 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.
