|
|
|
Â÷±ÙÂ÷±Ù ½Ç½ÀÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ÆÄÀÌÅäÄ¡ µö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö : ÆÄÀ̽ãºÎÅÍ ¸Ó½Å·¯´× ±âÃÊ, À̹ÌÁö ÀνÄ, ÆÄÀÎ Æ©´×±îÁö
|
|
|
À§Å°ºÏ½º µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º1
¤Ó ¾ÆÄ«À̽à ¸¶»ç³ë¸®, ÇϽ¹Î
¤Ó
À§Å°ºÏ½º
¤Ó
õÌÓ«³-«¹ªÇªïª«ªëPYTORCH&ä¢öµùÊã§(«Ç«£-«×«é-«Ë«ó«°)«×«í«°«é«ß«ó«° ªÒªÈÙͪǪ磌ªëõÌÓ«³-«¹«Þ«Ã«×Üõª
|
|
|
|
- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
-
-
-
µö·¯´× ¿ø¸®¿Í ÆÄÀÌÅäÄ¡ÀÇ ±¸ÇöÀ» ºü¸£°Ô ÀÌÇØÇÏÀÚ!
ÀÌ Ã¥Àº ÃÖ±Ù¿¡ ƯÈ÷ ÁÖ¸ñ¹Þ´Â µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ ¡®ÆÄÀÌÅäÄ¡(PyTorch)¡¯¿¡ °üÇÑ ÀÔ¹® ¼ÀûÀÌ´Ù. À̹ÌÁö ÀνÄÀ» ÁÖ ¼ÒÀç·Î »ï¾Æ ÆÄÀÌÅäÄ¡ÀÇ ÀåÁ¡À» ÀÌÇØÇÏ°í, µ¶ÀÚ°¡ Á÷Á¢ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÇÁ·Î±×·¥À» ÆÄÀ̽ã(Python)À¸·Î ±¸ÇöÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µ½´Â °ÍÀÌ ÀÌ Ã¥ÀÇ ¸ñÇ¥´Ù.
µö·¯´×ÀÇ ÇнÀ ¿ø¸®ÀÎ °æ»ç ÇÏ°¹ý°ú ÆÄÀÌÅäÄ¡ ±¸ÇöÀ» º¹ÀâÇÑ ¼ö½Ä ¾øÀÌ ±×¸²À» ÅëÇØ ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ÀÌÇØÇϵµ·Ï ÇßÀ¸¸ç, ¾î¶² °³³ä±îÁö ¹è¿ü´ÂÁö ÄÚ½º¸ÊÀ» ÅëÇØ ÇÑ´«¿¡ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ ÆÄÀÌÅäÄ¡°¡ ÀÚµ¿À¸·Î »ý¼ºÇÑ ÇÕ¼º ÇÔ¼ö(°è»ê ±×·¡ÇÁ)¸¦ ½Ã°¢ÈÇÏ´Â µµ±¸¸¦ È°¿ëÇØ ÇÕ¼º ÇÔ¼öÀÇ ÇüŸ¦ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï Çß´Ù.
µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÆÄÀ̽㠱⺻ ¹®¹ý°ú ³ÑÆÄÀÌ(Numpy), ¸ÅÆ®Ç÷Ը³(Matplotlib)À» ºÎ·Ï¿¡¼ ¼³¸íÇϹǷÎ, ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ Àͼ÷ÇÏÁö ¾Ê´õ¶óµµ ÀÌ Ã¥À¸·Î µö·¯´×À» ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ½Ç½À ȯ°æÀ¸·Î Ŭ¶ó¿ìµå AI ½ÇÇà±â¹ÝÀÎ ¡®±¸±Û ÄÚ·¦(Google Colaboratory)¡¯À» »ç¿ëÇϹǷΠÀ¥ºê¶ó¿ìÀú¿¡¼ ¹«·á·Î °£ÆíÇÏ°Ô ½Ç½ÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ³ª¾Æ°¡ µ¶ÀÚ°¡ Äڵ带 Á÷Á¢ ½ÇÇà½ÃÄÑ º¸´Â °ÍÀ» ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ°Ô »ý°¢Çؼ, ±¸±Û ÄÚ·¦ÀÇ »ç¿ë¹ý¿¡ ´ëÇؼµµ ÀÚ¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù.
-
-
¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¡Ú
¡Ý µö·¯´×¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ ÆÄÀ̽ãÀÇ °³³ä(ÄÁÅ×ÀÌ³Ê Å¸ÀÔ, ÇÕ¼º ÇÔ¼ö, ¼öÄ¡ ¹ÌºÐ, °´Ã¼ ÁöÇâ)
¡Ý ÆÄÀÌÅäÄ¡ÀÇ ±âº» ±â´É(ÅÙ¼, ÀÚµ¿ ¹ÌºÐ, °æ»ç °è»ê)
¡Ý ¸Ó½Å·¯´×(°æ»ç ÇÏ°¹ý, µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®, ¿¹Ãø ÇÔ¼ö, È°¼ºÈ ÇÔ¼ö)
¡Ý ÆÄÀÌÅäÄ¡¸¦ È°¿ëÇÑ ¼±Çü ȸ±Í ¹× ºÐ·ù
¡Ý CNNÀ» È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ÀνÄ, GPU È°¿ë ¹× µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
¡Ý ÃÖÀûÈ ÇÔ¼ö, °úÇнÀÀÇ ´ëÀÀ ¹æ¹ý
¡Ý »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ëÇϱâ(ÆÄÀÎ Æ©´×°ú ÀüÀÌ ÇнÀ)
¡Ý »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ºÐ·ù
-
-
¢Ã 00Àå: ¹Ì¸®º¸±â & À̹ÌÁö ÀÎ½Ä ½ÃÀÛÇϱâ
1. ÀÌ Ã¥ÀÇ ¸ñÀû
2. ÀÌ Ã¥À» Àд ¹ý
3. ±¸±Û ÄÚ·¦ »ç¿ë¹ý
4. ½Ç½À µû¶óÇϱâ
__Ãʱ⼳Á¤
__ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
__ÈƷÿë À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎ
__°ËÁõ¿ë À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎ
__¸ðµ¨ ±¸Ãà
__ÇнÀ
__°á°ú È®ÀÎ
__°øÅë ÇÔ¼ö(fit ÇÔ¼ö)ÀÇ ³»ºÎ ±¸Á¶
5. ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º
__±âÃÊÆí
__¸Ó½Å·¯´× ½ÇÀüÆí
__À̹ÌÁö ÀÎ½Ä ½ÇÀüÆí
[1ºÎ] ±âÃÊÆí
¢Ã 01Àå: µö·¯´×¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ ÆÄÀ̽ãÀÇ °³³ä
1.1 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
1.2 ÄÁÅ×ÀÌ³Ê Å¸ÀÔ º¯¼ö¿¡ ÁÖÀÇ
1.3 ¡®ÇÕ¼º ÇÔ¼ö¡¯¸¦ ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ±¸ÇöÇϱâ
1.4 ¡®¹ÌºÐ¡¯°ú ÆÄÀ̽ãÀÇ ¡®¼öÄ¡ ¹ÌºÐ¡¯ ±¸ÇöÇϱâ
1.5 Ä¿½ºÅÒ Å¬·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
__°´Ã¼ ÁöÇâÀÇ ±âÃÊ °³³ä
__Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
__ÀνºÅϽº »ý¼ºÇϱâ
__ÀνºÅϽºÀÇ ¼Ó¼ºÀ¸·Î Á¢±Ù
__draw ÇÔ¼öÀÇ È£Ãâ
__Circle1 Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
__Circle1 ÀνºÅϽº »ý¼º°ú ¼Ó¼ºÀÇ È®ÀÎ
__draw ÇÔ¼öÀÇ È£Ãâ
__Circle2 Ŭ·¡½º Á¤ÀÇÇϱâ
__Circle2 ÀνºÅϽº »ý¼º°ú draw ÇÔ¼öÀÇ È£Ãâ
__Circle3 Ŭ·¡½ºÀÇ ±¸Çö
__Circle3 ÀνºÅϽº »ý¼º°ú draw ÇÔ¼ö È£Ãâ
1.6 ÀνºÅϽº¸¦ ÇÔ¼ö·Î »ç¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
¢Ã 02Àå: ÆÄÀÌÅäÄ¡ÀÇ ±âº» ±â´É
2.1 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
2....2 ÅÙ¼
__¶óÀ̺귯¸® ÀÓÆ÷Æ®
__´Ù¾çÇÑ °è¼öÀÇ ÅÙ¼ ¸¸µé±â
__Á¤¼ý°ªÀ» °®´Â ÅÙ¼ ¸¸µé±â
__view ÇÔ¼ö
__±× ¹ÛÀÇ ¼Ó¼º
__item ÇÔ¼ö
__max ÇÔ¼ö
__³ÑÆÄÀÌ º¯¼ö·Î º¯È¯
2.3 ÀÚµ¿ ¹ÌºÐ ±â´É
__(1) °æ»ç °è»ê¿ë º¯¼öÀÇ Á¤ÀÇ
__(2) ÅÙ¼ º¯¼ö °£ÀÇ °è»ê
__(3) °è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__(4) °æ»ç °è»ê
__(5) °æ»ñ°ª °¡Á®¿À±â
__(6) °æ»ñ°ªÀÇ ÃʱâÈ
2.4 2Â÷ ÇÔ¼öÀÇ °æ»ç °è»ê
__(1) °æ»ç °è»ê¿ë º¯¼ö Á¤ÀÇ
__(2) ÅÙ¼ º¯¼ö·Î °è»ê
__(3) °è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__(4) °æ»ç °è»ê
__(5) °æ»ñ°ª °¡Á®¿À±â
__(6) °æ»ñ°ªÀÇ ÃʱâÈ
2.5 ½Ã±×¸ðÀ̵å ÇÔ¼öÀÇ °æ»ç °è»ê
__(1) ½Ã±×¸ðÀ̵å ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ
__(2) ÅÙ¼ º¯¼ö·Î y°ªÀÇ °è»ê
__±×·¡ÇÁ Ãâ·Â
__ÃÖÁ¾ °á°ú¸¦ ½ºÄ®¶ó°ªÀ¸·Î º¯È¯
__(3) °è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__(4) °æ»ç °è»ê, (5) °æ»ñ°ª °¡Á®¿À±â
¢Ã 03Àå: óÀ½ ½ÃÀÛÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´×
3.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
3.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
3.3 °æ»ç ÇÏ°¹ý ÀÌÇØÇϱâ
3.4 °æ»ç ÇÏ°¹ýÀÇ ±¸Çö ¹æ¹ý
__¿¹Ãø °è»ê
__¼Õ½Ç °è»ê
__°æ»ç °è»ê
__ÆĶó¹ÌÅÍ ¼öÁ¤
3.5 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
__µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯
3.6 ¿¹Ãø °è»ê
3.7 ¼Õ½Ç °è»ê
3.8 °æ»ç °è»ê
3.9 ÆĶó¹ÌÅÍ ¼öÁ¤
3.10 ¹Ýº¹ °è»ê
3.11 °á°ú Æò°¡
3.12 ÃÖÀûÈ ÇÔ¼ö¿Í step ÇÔ¼ö ÀÌ¿ëÇϱâ
__ÃÖÀûÈ ÇÔ¼ö Æ©´×
¢Ã 04Àå: ¿¹Ãø ÇÔ¼ö Á¤ÀÇÇϱâ
4.1 ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ Àüü»ó°ú ¿¹Ãø ÇÔ¼ö
4.2 ½Å°æ¸ÁÀÇ °³³ä°ú ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¸ðµ¨ÀÇ °ü°è
4.3 ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¿ë¾î Á¤ÀÇ
4.4 ¿¹Ãø ÇÔ¼öÀÇ ³»ºÎ ±¸Á¶
4.5 ¿ÜºÎ¿¡¼ º» ¿¹Ãø ÇÔ¼öÀÇ °Åµ¿
4.6 ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü»ó
4.7 È°¼ºÈ ÇÔ¼öÀÇ ¸ñÀû
[02ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ½ÇÀüÆí
¢Ã 05Àå: ¼±Çü ȸ±Í
5.1 ¹®Á¦ÀÇ Á¤ÀÇ
5.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
5.3 ¼±Çü ÇÔ¼ö(nn.Linear)
__1ÀÔ·Â 1Ãâ·Â
__2ÀÔ·Â 1Ãâ·Â
__2ÀÔ·Â 3Ãâ·Â
5.4 Ä¿½ºÅÒ Å¬·¡½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
5.5 MSELoss Ŭ·¡½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö
5.6 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
5.7 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__º¯¼ö Á¤ÀÇ
__¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨(¿¹Ãø ¸ðµ¨)ÀÇ Å¬·¡½º Á¤ÀÇ
__ÀνºÅϽº »ý¼º
__¸ðµ¨ ³»ºÎÀÇ º¯¼ý°ª Ç¥½Ã
__parameters ÇÔ¼öÀÇ È£Ãâ
__¸ðµ¨ÀÇ °³¿ä Ç¥½Ã
__¼Õ½Ç ÇÔ¼ö¿Í ÃÖÀûÈ ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ
5.8 °æ»ç ÇÏ°¹ý
__ÀԷ°ª x¿Í Á¤´ä ytÀÇ ÅÙ¼ º¯È¯
__¨ç ¿¹Ãø °è»ê
__¨è ¼Õ½Ç °è»ê
__°è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__¨é °æ»ç °è»ê
__¨ê ÆĶó¹ÌÅÍ ¼öÁ¤
__°æ»ç ÇÏ°¹ýÀÇ Àüü»ó
__¹Ýº¹ °è»ê
5.9 °á°ú È®ÀÎ
5.10 Áßȸ±Í ¸ðµ¨·Î È®Àå
5.11 ÇнÀ·üÀÇ º¯°æ
¢Ã 06Àå: ÀÌÁø ºÐ·ù
6.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
6.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
6.3 Á¤È®µµ(Accuracy)
6.4 ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í °ËÁõ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
6.5 ½Ã±×¸ðÀ̵å ÇÔ¼ö
6.6 ±³Â÷ ¿£Æ®·ÎÇÇ ÇÔ¼ö
6.7 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
__µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâ
__ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í °ËÁõ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
__»êÆ÷µµ Ãâ·Â
6.8 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
6.9 °æ»ç ÇÏ°¹ý
__ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò°ú ¼Õ½Ç ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ
__¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ Àüü»ó
__ÀÔ·Â µ¥ÀÌÅÍ¿Í Á¤´ä µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÅÙ¼ º¯È¯
__ÃʱâÈ Ã³¸®
__¸ÞÀÎ ·çÇÁ
6.10 °á°ú È®ÀÎ
¢Ã 07Àå: ´ÙÁß ºÐ·ù
7.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
7.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
7.3 ¿©·¯ °³ÀÇ ºÐ·ù±â
7.4 °¡ÁßÄ¡ Çà·Ä
7.5 ¼ÒÇÁÆ®¸Æ½º ÇÔ¼ö
7.6 ±³Â÷ ¿£Æ®·ÎÇÇ ÇÔ¼ö
7.7 ´ÙÁß ºÐ·ù ¸ðµ¨¿¡¼ ¿¹Ãø ÇÔ¼ö¿Í ¼Õ½Ç ÇÔ¼öÀÇ °ü°è
7.8 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâ
__ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í °ËÁõ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
__»êÆ÷µµ Ãâ·Â
7.9 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__ÀÔ·Â Â÷¿ø¼ö¿Í Ãâ·Â Â÷¿ø¼ö È®ÀÎ
__¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__¸ðµ¨ ³»ºÎ ÆĶó¹ÌÅÍ È®ÀÎ
__ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò°ú ¼Õ½Ç ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ
7.10 °æ»ç ÇÏ°¹ý
__µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÅÙ¼ º¯¼öÈ
__¼Õ½ÇÀÇ °è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__¿¹Ãø ¶óº§À» ¾ò´Â ¹æ¹ý
__¹Ýº¹ °è»ê
7.11 °á°ú È®ÀÎ
__¼Õ½Ç ¹× Á¤È®µµ È®ÀÎ
__ÇнÀ °î¼±
__¸ðµ¨ Ãâ·Â È®ÀÎ
__°¡ÁßÄ¡ Çà·Ä°ú ¹ÙÀ̾ °ª
7.12 ÀÔ·Â º¯¼öÀÇ 4Â÷¿øÈ
¢Ã 08Àå: MNIST¸¦ È°¿ëÇÑ ¼ýÀÚ ÀνÄ
8.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
8.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
8.3 ½Å°æ¸Á°ú µö·¯´×
8.4 È°¼ºÈ ÇÔ¼ö¿Í ReLU ÇÔ¼ö
8.5 GPU »ç¿ëÇϱâ
__±¸±Û ÄÚ·¦ »ó¿¡¼ ¼³Á¤
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ »ó¿¡¼ ¼³Á¤
__GPU µð¹ÙÀ̽º È®ÀÎ
__GPU »ç¿ë ±ÔÄ¢
8.6 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
8.7 ¹Ì´Ï ¹èÄ¡ ÇнÀ¹ý
8.8 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ 1 (DatasetÀ» È°¿ëÇØ ºÒ·¯¿À±â)
__µ¥ÀÌÅÍ ÀÔ¼ö
8.9 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ 2 (Transforms¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®)
__½ºÅÜ 1. ToTensor »ç¿ëÇϱâ
__½ºÅÜ 2. Normalize »ç¿ëÇϱâ
__½ºÅÜ 3. Lambda Ŭ·¡½º¸¦ »ç¿ëÇØ 1Â÷¿øÀ¸·Î ÅÙ¼ º¯È¯Çϱâ
8.10 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ 3 (µ¥ÀÌÅͷδõ¸¦ È°¿ëÇÑ ¹Ì´Ï ¹èÄ¡ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º)
8.11 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
8.12 °æ»ç ÇÏ°¹ý
__¿¹Ãø °è»ê
__¼Õ½Ç °è»ê
8.13 °á°ú È®ÀÎ
8.14 Àº´ÐÃþ Ãß°¡Çϱâ
__¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__°æ»ç °è»ê °á°ú
[03ºÎ] ¸Ó½Å·¯´× ½ÇÀüÆí
¢Ã 09Àå: CNNÀ» È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ÀνÄ
9.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
9.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
9.3 CNNÀÇ Ã³¸® °³¿ä
__CNNÀÇ Àüü»ó
__ÇÕ¼º°ö ó¸®
__Ç®¸µ ó¸®
9.4 ÆÄÀÌÅäÄ¡¿¡¼ CNNÀ» ±¸ÇöÇÏ´Â ¹æ¹ý
__CNNÀÇ Àüü ±¸¼º
__nn.Conv2d¿Í nn.MaxPool2d
__ÇÕ¼º°ö ó¸®¿Í Ç®¸µ ó¸® ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
__nn.Sequential
__nn.Flatten
9.5 °øÅë ÇÔ¼ö »ç¿ëÇϱâ
__eval_loss(¼Õ½Ç °è»ê)
__fit(ÇнÀ)
__evaluate_history(ÇнÀ ·Î±×)
__show_images_labels(¿¹Ãø °á°ú Ç¥½Ã)
__torch_seed(³¼ö °íÁ¤)
9.6 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__Transforms Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅͼ Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅͷδõ Á¤ÀÇ
__°ËÁõ µ¥ÀÌÅ͸¦ À̹ÌÁö·Î Ç¥½Ã
9.7 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ(Àü°áÇÕÇü)
9.8 °á°ú(Àü°áÇÕÇü)
__ÇнÀ
__Æò°¡
9.9 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ(CNN)
__forward ÇÔ¼öÀÇ ±¸Á¶
__nn.Sequential Ŭ·¡½º »ç¿ë
__°¡Àå ¾ÕÀÇ nn.Linear ÇÔ¼öÀÇ ÀÔ·Â Â÷¿ø¼ö
__¸ðµ¨ÀÇ °³¿ä Ç¥½Ã
9.10 °á°ú(CNN)
__¸ðµ¨ ÃʱâÈ¿Í ÇнÀ
__Æò°¡
¢Ã 10Àå: Æ©´× ±â¹ý
10.1 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
10.2 ½Å°æ¸ÁÀÇ ´ÙÃþÈ
10.3 ÃÖÀûÈ ÇÔ¼ö
__SGD(Stochastic Gradient Descent)
__¸ð¸àÅÒ(Momentum)
__Adam
10.4 °úÇнÀÀÇ ´ëÀÀ ¹æ¹ý
__µå·Ó¾Æ¿ô(Dropout)
__¹èÄ¡ Á¤±ÔÈ(Batch Normalization)
__µ¥ÀÌÅÍ Áõ°(Data Augmentation)
10.5 °øÅë ÇÔ¼öÀÇ ¶óÀ̺귯¸®È
10.6 ÃþÀ» ±í°Ô ½×Àº ¸ðµ¨ ±¸ÇöÇϱâ
__Ŭ·¡½º Á¤ÀÇ
__ÀνºÅϽº »ý¼º
__ÇнÀ
10.7 ÃÖÀûÈ ÇÔ¼ö ¼±ÅÃ
10.8 µå·Ó¾Æ¿ô
10.9 ¹èÄ¡ Á¤±ÔÈ
10.10 µ¥ÀÌÅÍ Áõ° ±â¹ý
¢Ã 11Àå: »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ëÇϱâ
11.1 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
11.2 »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨
11.3 ÆÄÀÎ Æ©´×°ú ÀüÀÌ ÇнÀ
11.4 ÀûÀÀÇü Æò±Õ Ç®¸µ ÇÔ¼ö(nn.AdaptiveAvgPool2d ÇÔ¼ö)
11.5 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
11.6 ResNet-18 ºÒ·¯¿À±â
11.7 ÃÖÁ¾ ·¹À̾î ÇÔ¼ö ±³Ã¼Çϱâ
11.8 ÇнÀ°ú °á°ú Æò°¡
__Ãʱ⠼³Á¤
__ÇнÀ
__ÇнÀ °á°ú Æò°¡
11.9 VGG-19-BN È°¿ëÇϱâ
__¸ðµ¨ ºÒ·¯¿À±â
__¸ðµ¨ ±¸Á¶ È®ÀÎ
__ÃÖÁ¾ ·¹À̾î ÇÔ¼ö ±³Ã¼
__¼Õ½Ç °è»ê ±×·¡ÇÁ ½Ã°¢È
__ÇнÀ
__ÇнÀ °á°ú Æò°¡
¢Ã 12Àå: »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ºÐ·ù
12.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇÇϱâ
12.2 ÀÌ ÀåÀÇ Áß¿ä °³³ä
__µ¥ÀÌÅÍ ´Ù¿î·Îµå, ¾ÐÃà ÇØÁ¦, Æ®¸® ±¸Á¶ Ãâ·Â
12.3 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__tree Ä¿¸Çµå ÀνºÅç
__´Ù¿î·Îµå
__¾ÐÃà ÇØÁ¦
__Transforms Á¤ÀÇ
__ImageFolder »ç¿ë
__µ¥ÀÌÅͼ Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅͷδõ Á¤ÀÇ
12.4 ÆÄÀÎ Æ©´×ÀÇ °æ¿ì
12.5 ÀüÀÌ ÇнÀÀÇ °æ¿ì
12.6 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ »ç¿ëÇÏ´Â °æ¿ì
__Transforms Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅͼ Á¤ÀÇ
__µ¥ÀÌÅͷδõ Á¤ÀÇ
__ÈƷᤰËÁõ µ¥ÀÌÅÍ À̹ÌÁö Ãâ·Â
__¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
__¿¹Ãø °á°ú
-
-
-
|
¾ÆÄ«À̽à ¸¶»ç³ë¸® [Àú]
|
|
-
1985³â¿¡ µµÄì´ëÇаøÇкΠ°è¼ö°øÇаú¸¦ Á¹¾÷ÇÏ°í 1987³â µµÄì´ëÇаøÇÐ°è ¿¬±¸°ú °è¼ö°øÇÐ ¼®»ç °úÁ¤À» ¼ö·áÇÑ ÈÄ ÀϺ» IBM¿¡ ÀÔ»çÇß´Ù. µµÄì ±âÃÊ ¿¬±¸¼Ò¿¡¼ ¼ö½Ä ó¸® ½Ã½ºÅÛÀ» ¿¬±¸, °³¹ßÇÏ´Ù 1993³â ½Ã½ºÅÛ ¿£Áö´Ï¾î ºÎ¹®À¸·Î ¿Å°Ü ¿ÀÇ ½Ã½ºÅÛÀÇ ÀÎÇÁ¶ó ¼³°è ¹× ±¸Ãà, ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç ¼³°è µîÀÇ ¾÷¹«¸¦ ¼öÇàÇß´Ù. 2013³â¿¡´Â ½º¸¶Æ® ½ÃƼ »ç¾÷¿¡ Âü¿©ÇÏ°í 2016³â¿¡´Â ¿Ó½¼(Watson) »ç¾÷ºÎ·Î ¿Å°Ü ÇöÀç±îÁö À̸£°í ÀÖ´Ù.
Àú¼·Î´Â ¡¶¿Ó½¼ ½ºÆ©µð¿À·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´×, ½ÉÃþÇнÀ¡· ¡¶½Ç¹« ÇöÀå¿¡¼ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù! Python ÀÚ¿¬¾î ó¸® ÀÔ¹®¡·ÀÌ ÀÖ´Ù. ±³ÅäÁ¤º¸´ëÇпø´ëÇп¡¼ ¡®ÀΰøÁö´ÉÀ» À§ÇÑ ¼öÇС¯À» °ÀÇÇÏ°í ÀÖ´Ù. ±× ¹Û¿¡ ±â¼ú °ü·Ã »çÀÌÆ®(Qiita)¿¡ ´Ù¼öÀÇ ±ÛÀ» ±â°íÇÏ¿´´Ù.
-
|
ÇϽ¹Π[Àú]
|
|
-
ÀϺ» ¸®Ã÷¸ÞÀÌÄ ´ëÇп¡¼ ¹°¸®Çаú¸¦ Á¹¾÷ÇÏ°í, µ¿´ëÇпø ¹°¸®ÇÐ(ÀÌÇÐ)¼®»ç ÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇß´Ù. ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×, ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» µ¶ÇÐÇÏ¸ç ½Ç¹«°æ·ÂÀ» ½×¾Ò°í, ÇöÀç´Â ÇÁ·Î¸Þµð¿ì½º(Promedius Inc.)¿¡¼ AI Researcher·Î ÀçÁ÷ ÁßÀÌ´Ù. Àü°øÀº ²öÀ̷аú µî°¢Àå·ÐÀÌÁö¸¸, Çü½ÄÀûÀÎ ¹°¸®ÇÐ ÀÌ·ÐÀ̳ª ¼öÇÐÀ̶ó¸é ´ëºÎºÐ ÁÁ¾ÆÇÏ°í(ƯÈ÷ ¾çÀÚ¿ªÇаú ÀϹݻó´ë¼ºÀÌ·Ð), ÃÖ±Ù¿¡´Â ¾çÀÚ ÄÄÇ»ÅÍ¿Í °ü·ÃµÈ ¼ÀûÀ» ÀÐÀ¸¸ç ¿©°¡½Ã°£À» º¸³½´Ù.
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
|
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
|
|
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
|
Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
|
|
|
|