|
|
|
ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× : ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ºü¸£°Ô °í¼º´É AI ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
|
|
|
µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ½Ã¸®Áî(¿¡ÀÌÄÜ)1
¤Ó Sawarkar, Kunal
¤Ó
¿¡ÀÌÄÜÃâÆÇ
¤Ó
Deep Learning with PyTorch Lightning
|
|
|
|
- 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.
-
-
-
ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×Àº µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ ÆÄÀÌÅäÄ¡ÀÇ À¯¿¬¼ºÀº À¯ÁöÇÏ¸é¼ ÀÛµ¿¿¡ ÇÊ¿äÇÑ Äڵ差À» ÁÙ¿© ¸ðµ¨°ú ¿¬±¸¿¡ ÁýÁßÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ½´Â ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©´Ù. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» È°¿ëÇÑ ¸ðµ¨ Á¦ÀÛºÎÅÍ ÈƷðú ¹èÆ÷±îÁö ½Ç¿ëÀûÀÎ °¡À̵带 Á¦½ÃÇÏ°íÀÚ ÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ(½Ã°è¿, À̹ÌÁö, ÀÚ¿¬¾î µî)¿Í ¾ÆÅ°ÅØó(GAN, Áöµµ ÇнÀ, ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ µî)¸¦ ´Ù·ç±â ¶§¹®¿¡ µö·¯´×ÀÇ Áß¿ä °³³äÀ» ÀÍÈ÷´Â µ¥¿¡µµ µµ¿òÀÌ µÈ´Ù. Ã¥ÀÇ ÈĹݺο¡¼´Â ¸ðµ¨ ¹èÆ÷¸¦ À§ÇÑ ±â¼úÀûÀÎ ÆÁÀ» ´Ù·ç±âµµ ÇÑ´Ù. µö·¯´×À» óÀ½ Á¢ÇÏ´Â µ¶ÀÚºÎÅÍ ´Ù¸¥ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿¡¼ ÀüȯÀ» °í·ÁÇÏ´Â ½Ç¹«ÀÚµé±îÁö Æø³Ð°Ô µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÌ´Ù.
-
-
¢Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¢Â
¡ß ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅͼÂ, ¸ðµ¨ ¾ÆÅ°ÅØó·Î ¸ÂÃãÇü ¸ðµ¨ Á¦ÀÛ
¡ß À̹ÌÁö ÀνÄ, ÀÚ¿¬¾î ó¸®, ½Ã°è¿ µî ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ °³³ä
¡ß ½Ã¸¦ ¾²°í(ÁØÁöµµ ÇнÀ) °¡Â¥ À̹ÌÁö¸¦ ¸¸µå´Â(GAN) ½ÉÈ ¸ðµ¨ Á¦ÀÛ
¡ß ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ(´ëÁ¶ ÇнÀ)À» ÅëÇØ ¶óº§ÀÌ ¾ø´Â À̹ÌÁö¸¦ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨ ÇнÀ
¡ß »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨ÀÇ ÀüÀÌ ÇнÀÀ» ÅëÇÑ ºñ¿ë Àý°¨
¡ß Lightning Flash¸¦ ÅëÇØ SOTA ¸ðµ¨ È°¿ë ¹æ¹ý
¡ß ONNX Çü½ÄÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸ðµ¨ ¹èÆ÷¿Í Ãß·Ð
¡ß È¥ÇÕ Á¤¹Ðµµ ¹æ½Ä°ú ¿©·¯ °³ÀÇ GPU¸¦ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨ ÇнÀ°ú Ãß·Ð
¢Â ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ ¢Â
µö·¯´×ÀÌ Ç×»ó ±Ã±ÝÇßÁö¸¸ ¾îµð¼ ½ÃÀÛÇØ¾ß ÇÒÁö ¸ô¶ú°Å³ª °Å´ëÇÑ ½Å°æ¸ÁÀÇ º¹ÀâÇÔ¿¡ ÁÖÀúÇß´ø °æÇèÀÌ ÀÖ´Ù¸é ÀÌ Ã¥ÀÌ ÀûÇÕÇÏ´Ù. µö·¯´×ÀÌ ½ÄÀº Á× ¸Ô±âó·³ ½¬¿öÁø´Ù!
¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇϱâ À§ÇØ µö·¯´×À» ¹è¿ì·Á´Â ºñÀü°ø µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ¸¦ À§ÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù. ´Ù¸¥ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ »ç¿ëÇÏ´Ù°¡ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î ³Ñ¾î¿À·Á°í ÇÏ´Â Àü¹® µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ¿¡°Ôµµ µµ¿òÀÌ µÈ´Ù. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î µö·¯´× ¸ðµ¨À» ÄÚµùÇØ º¸·Á´Â µö·¯´× ¿¬±¸ÀÚ¿¡°Ôµµ ½Ç¿ëÀûÀÎ Äڵ尡 ¸¹´Ù.
³»¿ëÀ» ÃÖ´ëÇÑ ÀÌÇØÇÏ·Á¸é ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ´ëÇÑ ½Ç¹« Áö½Ä°ú Åë°èÇÐ, µö·¯´× ±âº»±â¿¡ ´ëÇÑ Áß±Þ ¼öÁØÀÇ ÀÌÇصµ°¡ ÇÊ¿äÇÏ´Ù.
¢Â ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º ¢Â
1Àå, ¡®ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× ŽÇ衯¿¡¼´Â µö·¯´×¿¡ ´ëÇÑ ÂªÀº ¿ª»ç·Î ½ÃÀÛÇؼ ÆÄÀÌÅäÄ¡°¡ °¡Àå »ç¶û¹Þ´Â ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ ÀÌÀ¯¸¦ ¾Ë¾Æº»´Ù. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö, ¾î¶»°Ô ¸¸µé¾îÁ³´ÂÁö, ÆÄÀÌÅäÄ¡¿Í´Â ¹«¾ùÀÌ ´Ù¸¥Áö »ìÆ캻´Ù. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÇ ¸ðµâ ±¸Á¶¸¦ ´Ù·ç¸é¼ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÌ ¸ðµ¨¸µÀ» À§ÇÑ ¿£Áö´Ï¾î¸µ¿¡ µå´Â ¿¡³ÊÁö¸¦ ÁÙÀÌ°í ¿¬±¸¿¡ ÁýÁßÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ¸¸µå´Â ¹æ¹ýÀ» ´Ù·é´Ù.
2Àå, ¡®Ã¹ ¹ø° µö·¯´× ¸ðµ¨ ½ÃÀÛÇϱ⡯¿¡¼´Â ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î ¸ðµ¨ ±¸ÃàÀ» ½ÃÀÛÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ´Ù·é´Ù. ½Ç½ÀÀ¸·Î °£´ÜÇÑ MLP(Multilayer Perceptron) ¸ðµ¨ºÎÅÍ ½ÇÁ¦ À̹ÌÁö ÀνĿ¡ »ç¿ëÇÏ´Â CNN ¸ðµ¨±îÁö ¸¸µé¾îº»´Ù.
3Àå, ¡®»çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ ÀüÀÌ ÇнÀ¡¯¿¡¼´Â »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨À» ÅëÇØ ¸¹Àº ÇнÀ ½Ã°£°ú ºñ¿ë ¾øÀÌ ÈǸ¢ÇÑ ¼º´ÉÀÇ ¸ðµ¨À» ¸¸µé ¼ö ÀÖ´ÂÁö ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®·Î ¾Ë¾Æº»´Ù. À̹ÌÁö¿Í ÀÚ¿¬¾î¿¡ ´ëÇÑ »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨À» ¼öÁ¤ÇÏ´Â ÀÛ¾÷À» ÁøÇàÇÑ´Ù.
4Àå, ¡®¶óÀÌÆ®´× Ç÷¡½Ã¸¦ ÅëÇÑ »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ë¡¯¿¡¼´Â ÃÖ°í ¼º´É(SOTA, State-Of-The-Art) ¸ðµ¨ ¶óÀ̺귯¸®ÀÎ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× Ç÷¡½Ã¸¦ ´Ù·é´Ù. »ç¶÷µéÀÌ ÀÚÁÖ »ç¿ëÇÏ´Â ¾Ë°í¸®Áò°ú ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ ¹Ù·Î »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ´ëºÎºÐ Áö¿øÇؼ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ°¡ ºü¸£°Ô º¥Ä¡¸¶Å·°ú ½ÇÇèÀ» ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ½´Â´Ù. ºñµð¿À ºÐ·ù ¸ðµ¨°ú À½¼º ÀÎ½Ä ¸ðµ¨À» ´Ù·é´Ù.
5Àå, ¡®½Ã°è¿ ¸ðµ¨¡¯¿¡¼´Â ½Ã°è¿ ¸ðµ¨À» ÁýÁßÀûÀ¸·Î ´Ù·é´Ù. ½ÇÁ¦ »ç¿ë »ç·Ê¸¦ »ìÆ캸¸é¼ ±âº»ºÎÅÍ RNN(Recurrent Neural Networks)¿Í LSTM(Long Short Term Memory) ¸ðµ¨ °°Àº ½ÉÈ ±â¼ú±îÁö ¼øÂ÷ÀûÀ¸·Î »ìÆ캻´Ù.
6Àå, ¡®½ÉÃþ »ý¼º ¸ðµ¨¡¯¿¡¼´Â ´Ü°èº°·Î Á¸ÀçÇÏÁö ¾Ê´Â À̹ÌÁö¸¦ »ý¼ºÇÒ ¶§ »ç¿ëÇÏ´Â GAN°ú °°Àº »ý¼ºÇü µö·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ ÀÛµ¿°ú ±¸ÇöÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù.
7Àå, ¡®ÁØÁöµµ ÇнÀ¡¯¿¡¼´Â ÁØÁöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨ÀÇ ÀÛµ¿ ¹æ¹ý°ú ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» ÅëÇÑ ±¸Çö ¹æ¹ýÀ» »ìÆ캻´Ù. ¶ÇÇÑ CNN°ú RNN ¸ðµ¨À» ÇÔ²² »ç¿ëÇØ ¶óº§°ú À̹ÌÁö ĸ¼ÇÀ» »ý¼ºÇÏ´Â ÁØÁöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨À» ±âÃʺÎÅÍ ½ÉȱîÁö ½Ç½ÀÇÏ¸é¼ ÀÚ¼¼È÷ ¾Ë¾Æº»´Ù.
8Àå, ¡®ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ¡¯¿¡¼´Â ¶óº§ ¾ø´Â µ¥ÀÌÅÍ·Î µ¿ÀÛÇÏ´Â ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀÀ̶ó´Â »õ·Î¿î ºÐ¾ß¿¡ ÁýÁßÇؼ ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨ÀÇ ÀÛµ¿ ¹æ¹ý°ú ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» ÅëÇÑ ±¸Çö ¹æ¹ýÀ» »ìÆ캻´Ù. ´ëÁ¶ ÇнÀ(contrastive learning) ½Ç½ÀÀ» ´Ù·ç°í Sim...CLR ¸ðµ¨°ú °°Àº ±â¼úµµ ¾Ë¾Æº»´Ù.
9Àå, ¡®¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹Ãø ¼öÇ࡯¿¡¼´Â µö·¯´× ¸ðµ¨À» ±× ÀÚü·Î ¹èÆ÷ÇÏ´Â ±â¼ú°ú ONNX °°Àº »óÈ£ ¿î¿µ °¡´ÉÇÑ Çü½ÄÀ¸·Î ¹èÆ÷ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î ´Ù·é´Ù. ¶Ç ´ë·®ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ·Î ¸ðµ¨ Æò°¡¸¦ ¼öÇàÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù.
10Àå, ¡®ÈÆ·Ã È®Àå ¹× °ü¸®¡¯¿¡¼´Â ´ë±Ô¸ð·Î ¸ðµ¨À» ÇнÀÇÏ°í °ü¸®ÇÒ ¶§ ¸¸³ª´Â ¿©·¯ ¹®Á¦¸¦ »ìÆ캻´Ù. ÀÚÁÖ ¹ß»ýÇÏ´Â ¹®Á¦¿Í ±× ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÏ´Â ÆÁÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù. ¶ÇÇÑ ½ÇÇèÀ» ¼¼ÆÃÇÏ´Â ¹æ¹ý, ¸ðµ¨ ÇнÀÀ» Àç°³ÇÏ°í Çϵå¿þ¾î¸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý µîÀ» ´Ù·é´Ù.
¢Â ÁöÀºÀÌÀÇ ¸» ¢Â
µö·¯´×Àº ±â°è¸¦ »ç¶÷ó·³ ¸¸µç´Ù. µö·¯´×Àº ±â°è°¡ ºñÀü ¸ðµ¨À» ÅëÇØ ¡®º¼ ¼ö ÀÖ°Ô¡¯ ÇÏ°í, ¾Ë·º»ç¿Í °°Àº À½¼º ÀåÄ¡¸¦ ÅëÇØ ¡®µè°Ô ÇÏ°í¡¯, 꺿À» ÅëÇØ ¡®¸»ÇÏ°Ô ÇÏ°í¡¯, ÁØÁöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨À» ÅëÇØ ¡®¾²°Ô¡¯ Çϸç, ½ÉÁö¾î »ý¼ºÇü ¸ðµ¨À» ÅëÇØ ¿¹¼ú°¡Ã³·³ ±×¸²µµ ¡®±×¸®°Ô¡¯ ÇÑ´Ù.
ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» »ç¿ëÇÏ¸é ¿¬±¸ÀÚµéÀÌ º¹À⼺¿¡ ´ëÇÑ °ÆÁ¤ ¾øÀÌ µö·¯´× ¸ðµ¨À» ºü¸£°í ½±°Ô ¸¸µé ¼ö ÀÖ´Ù. µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ ¸ðµ¨ °ø½Ä¿¡¼ ±¸Çö±îÁö ÃÖ´ëÇÑÀÇ À¯¿¬¼ºÀ» È®º¸ÇÏ¸é¼ »ý»ê¼ºÀ» ±Ø´ëÈÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µ½´Â Ã¥ÀÌ´Ù.
ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î µö·¯´× ¸ðµ¨À» ±¸ÇöÇÏ´Â ½Ç½À°ú °ü·ÃµÈ ±â¹ýÀ» ÀÌÇØÇϸé Áï½Ã ½Ç¹«¸¦ ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. Ŭ¶ó¿ìµå ȯ°æ¿¡¼ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» ±¸¼ºÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¾Ë¾Æº¸°í ¾ÆÅ°ÅØó ±¸¼º ¿ä¼Ò¸¦ ÀÌÇØÇÏ¸é¼ ´Ù¾çÇÑ »ê¾÷ ¼Ö·ç¼ÇÀ» ±¸ÃàÇϱâ À§ÇØ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÌ ¾î¶»°Ô ¸¸µé¾îÁ³´ÂÁö »ìÆ캻´Ù. ´ÙÀ½À¸·Î ½Å°æ¸Á ¾ÆÅ°ÅØó¸¦ ¸¸µé°í ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ǿ¡ ¹èÆ÷Çغ¸¸é¼ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©°¡ Á¦°øÇÏ´Â ±â´ÉÀ» ³Ñ¾î ÀÚ½ÅÀÇ ¿ä±¸»çÇ׿¡ ¸ÂÃç È®ÀåÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù. ¶ÇÇÑ CNN(Convolutional Neural Nets)°ú ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP, Natural Language Processing), ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ, ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ(Self-Supervised Learning), ÁØÁöµµ ÇнÀ(Semi-Supervised Learning), »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN, Generative Adversarial Network)°ú °°Àº ¸ðµ¨À» ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» ÅëÇØ ¸¸µé°í ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù.
¢Â ¿Å±äÀÌÀÇ ¸» ¢Â
ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×Àº Äڵ带 ±¸Á¶ÈÇÏ°í Àç»ç¿ë¼ºÀ» ³ôÀ̱â À§ÇØ ÆÄÀÌÅäÄ¡ »ç¿ëÀÚ°¡ ÀÌ¿ëÇÏ´Â ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÔ´Ï´Ù. »ç¿ë ¹æ¹ýÀÌ Á÷°üÀûÀÌ°í ¹®¼È°¡ Àß µÅ ÀÖ±â´Â ÇÏÁö¸¸ »ç¿ëÀÚÃþ¿¡ ºñÇØ »ç¿ë ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÑ Ã¥Àº ±¹³»¿¡´Â ¹°·Ð ÇØ¿Ü¿¡µµ °ÅÀÇ ¾ø½À´Ï´Ù. À̹ø ±âȸ¿¡ ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» ¼Ò°³Çϴ åÀ» ¹ø¿ªÇÏ°Ô µÅ ±â»Þ´Ï´Ù.
¿ø¼ Ãâ°£ ½Ã±â¿Í ¹ø¿ª¼ Ãâ°£ ½Ã±â »çÀÌ¿¡ ÆÄÀÌÅäÄ¡¿Í ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÇ ¸ÞÀÌÀú ¹öÀüÀÌ ¸ðµÎ ¾÷±×·¹À̵åµÆ½À´Ï´Ù. ±×·Î ÀÎÇØ ¿ø¼¿Í Äڵ峪 ÄÚµå ¼³¸íÀÌ ´Þ¶óÁö´Â ºÎºÐÀÌ ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. Äڵ带 ¸ðµÎ È®ÀÎÇßÁö¸¸ Ȥ½Ã ¹®Á¦°¡ ¹ß»ýÇÑ´Ù¸é ¾Ë·ÁÁֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
À۳⠸», È£±â·Ó°Ô µÎ ±ÇÀ» ¹ø¿ªÇϱâ·Î ÇÏ°í µåµð¾î ±×Áß ÇÑ ±ÇÀÎ ¡ºÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À¸·Î ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´×¡»ÀÇ ¿ªÀÚ ¼¹®À» ¾²°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ¿ø¼¸¦ ÀÚÁÖ ÀÐ¾î ¹ø¿ªÀÌ ¾î·ÆÁö ¾Ê°Ú´Ù°í »ý°¢Çߴµ¥ ³°üÀÇ ¿¬¼ÓÀ̾ú½À´Ï´Ù. ´Ù¸¥ »ç¶÷ÀÇ Äڵ带 Àбâ´Â ½±Áö¸¸ Á÷Á¢ ÀÛ¼ºÇÏ·Á°í ÇÏ¸é ¶óÀθ¶´Ù ¸ØÄ©ÇÏ°Ô µÇ´Â °Íó·³, ¹ø¿ªµµ Á÷Á¢ ÇÏ·Á´Ï ¸î ´Ü¾î¸¦ ³Ñ±âÁö ¸øÇÏ°í ¸·È÷°ï Çß½À´Ï´Ù.
³°üÀ» Áö³ª Ã¥ÀÇ ¹ø¿ªÀ» ¹«»çÈ÷ ¸¶ÃƽÀ´Ï´Ù. ¹ø¿ª °æÇèÀÌ ¾øÀ½¿¡µµ ¹Ï°í ÁÁÀº ±âȸ¸¦ ÁֽŠ¿¡ÀÌÄÜÃâÆǻ翡 °¨»çµå¸®¸ç ƯÈ÷ ¹ø¿ª °úÁ¤¿¡¼ Áö¼ÓÀûÀÎ µµ¿òÀ» ÁֽŠºÐµé²² °¨»çµå¸³´Ï´Ù.
-
-
1ºÎ. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× ½ÃÀÛÇϱâ
1Àå. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× ŽÇè
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÌ Æ¯º°ÇÑ ÀÌÀ¯
____µö·¯´×ÀÇ ½ÃÀÛ
____´Ù¾çÇÑ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©
____ÆÄÀÌÅäÄ¡ VS ÅÙ¼Ç÷Î
____Áß¿ë - ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×
__¡´pip install¡µ - ¶óÀÌÆ®´× ŽÇè
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×ÀÇ ÁÖ¿ä ±¸¼º¿ä¼Ò
____µö·¯´× ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
____ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× Ãß»óÈ °èÃþ
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» È°¿ëÇÑ AI ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç Á¦ÀÛ
____À̹ÌÁö ÀÎ½Ä ¸ðµ¨
____ÀüÀÌÇнÀ
____ÀÚ¿¬¾î ó¸® Æ®·£½ºÆ÷¸Ó ¸ðµ¨
____¶óÀÌÆ®´× Ç÷¡½Ã
____LSTMÀ» »ç¿ëÇÑ ½Ã°è¿ ¸ðµ¨
____¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ¸¦ »ç¿ëÇÑ Àû´ëÀû »ý¼º ³×Æ®¿öÅ©
____CNN°ú RNNÀ» °áÇÕÇÑ ÁØÁöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨
____´ëÁ¶ ÇнÀÀ» È°¿ëÇÑ ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ ¸ðµ¨
____¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× Æò°¡
____¸ðµ¨ ±Ô¸ð È®Àå ¹× »ý»ê¼º ÆÁ
__Ãß°¡ ÀÚ·á
__¿ä¾à
2Àå. ù ¹ø° µö·¯´× ¸ðµ¨ ½ÃÀÛÇϱâ
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__½Å°æ¸Á ½ÃÀÛÇϱâ
____¿Ö ½Å°æ¸ÁÀϱî?
____XOR ¿¬»êÀÚ
____MLP ¾ÆÅ°ÅØó
__Hello World MLP ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
____¶óÀ̺귯¸® °¡Á®¿À±â
____µ¥ÀÌÅÍ ÁغñÇϱâ
____¸ðµ¨ ¼³Á¤Çϱâ
____¸ðµ¨ ÇнÀÇϱâ
____¸ðµ¨ ºÒ·¯¿À±â
____¿¹Ãø ¼öÇàÇϱâ
__ù ¹ø° µö·¯´× ¸ðµ¨ ±¸Ãà
____¸ðµ¨ÀÌ ±í´Ù´Â °Ô ¹»±î?...
____CNN ¾ÆÅ°ÅØó
__À̹ÌÁö ÀνÄÀ» À§ÇÑ CNN ¸ðµ¨ ±¸Ãà
____ÆÐÅ°Áö °¡Á®¿À±â
____µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁýÇϱâ
____µ¥ÀÌÅÍ ÁغñÇϱâ
____¸ðµ¨ ±¸ÃàÇϱâ
____¸ðµ¨ ÇнÀÇϱâ
____¸ðµ¨ Á¤È®µµ Æò°¡Çϱâ
____¸ðµ¨ °³¼± ¿¬½À
__¿ä¾à
3Àå. »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ ÀüÀÌ ÇнÀ
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__ÀüÀÌ ÇнÀ ½ÃÀÛÇϱâ
__»çÀü ÇнÀÇÑ ResNet-50 ¾ÆÅ°ÅØó¸¦ »ç¿ëÇÑ À̹ÌÁö ºÐ·ù±â
____µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
____¸ðµ¨ »ý¼º
____¸ðµ¨ ÇнÀ
____¸ðµ¨ Á¤È®µµ Æò°¡
__BERT¸¦ »ç¿ëÇÑ ÅؽºÆ® ºÐ·ù
____µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
____µ¥ÀÌÅÍ ·Î´õ ÀνºÅϽº »ý¼º
____¸ðµ¨ »ý¼º
____¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× Å×½ºÆ® ¼³Á¤
____¸ðµ¨ ÇнÀ
____¸ðµ¨ Æò°¡
__¿ä¾à
4Àå. ¶óÀÌÆ®´× Ç÷¡½Ã¸¦ ÅëÇÑ »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ë
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__¶óÀÌÆ®´× Ç÷¡½Ã ½ÃÀÛÇϱâ
__Ç÷¡½Ã´Â ¸Å¿ì °£´ÜÇÏ´Ù
__Ç÷¡½Ã¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ºñµð¿À ºÐ·ù
____Slow¿Í SlowFast ¾ÆÅ°ÅØó
____¶óÀ̺귯¸® °¡Á®¿À±â
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÒ·¯¿À±â
____¹éº» ³×Æ®¿öÅ© ¼³Á¤
____¸ðµ¨ ¹Ì¼¼ Á¶Á¤
____¿¹Ãø ¼öÇàÇϱâ
__Ç÷¡½Ã¸¦ »ç¿ëÇÑ À½¼º ÀνÄ
____¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡Çϱâ
____¶óÀ̺귯¸® °¡Á®¿À±â
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÒ·¯¿À±â
____¹éº» ³×Æ®¿öÅ© ¼³Á¤Çϱâ
____¸ðµ¨ ÇнÀ ¹× ¹Ì¼¼ Á¶Á¤Çϱâ
____¿¹Ãø ¼öÇàÇϱâ
__Ãß°¡ ÇнÀ
__¿ä¾à
2ºÎ. ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» »ç¿ëÇÑ ¹®Á¦ ÇØ°á
5Àå. ½Ã°è¿ ¸ðµ¨
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__½Ã°è¿ ¼Ò°³
____µö·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ½Ã°è¿ ¿¹Ãø
__½Ã°è¿ ¸ðµ¨ ½ÃÀÛÇϱâ
__LSTM ½Ã°è¿ ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÑ ±³Åë·® ¿¹Ãø
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÐ¼®
____ÇÇó ¿£Áö´Ï¾î¸µ
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® »ý¼º
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´×À» »ç¿ëÇÑ LSTM ¸ðµ¨ ±¸¼º
____¸ðµ¨ Á¤ÀÇÇϱâ
____¿ÉƼ¸¶ÀÌÀú ¼³Á¤Çϱâ
____¸ðµ¨ ÇнÀ
____ÇнÀ ¼Õ½Ç ÃøÁ¤
____¸ðµ¨ ºÒ·¯¿À±â
____Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ¿¹Ãø
____´ÙÀ½ ´Ü°è
__¿ä¾à
6Àå. ½ÉÃþ »ý¼º ¸ðµ¨
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
____GAN ¸ðµ¨ ½ÃÀÛÇϱâ
____GAN
__GANÀ¸·Î °¡Â¥ À½½Ä ¸¸µé±â
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÒ·¯¿À±â
____ÇÇó ¿£Áö´Ï¾î¸µ À¯Æ¿¸®Æ¼ ÇÔ¼ö
____ÆǺ°±â ¸ðµ¨ ±¸¼º
____»ý¼º±â ¸ðµ¨ ±¸¼º
____Àû´ëÀû »ý¼º ¸ðµ¨
____GAN ¸ðµ¨ ÇнÀ
____¸ðµ¨ÀÌ »ý¼ºÇÑ °¡Â¥ À̹ÌÁö
__GANÀ» »ç¿ëÇØ »õ·Î¿î ³ªºñ Á¾ ¸¸µé±â
__GAN ÇнÀ µµÀü °úÁ¦
__DCGANÀ¸·Î »õ À̹ÌÁö »ý¼ºÇϱâ
__¿ä¾à
7Àå. ÁØÁöµµ ÇнÀ
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__ÁØÁöµµ ÇнÀ ½ÃÀÛÇϱâ
__CNN-RNN ¾ÆÅ°ÅØó ¾Ë¾Æº¸±â
__À̹ÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Ä¸¼Ç »ý¼ºÇϱâ
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ´Ù¿î·Îµå
____µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®
____¸ðµ¨ ÇнÀ
____ÇÏÀ̺긮µå CNN-RNN ¸ðµ¨
____ĸ¼Ç »ý¼º
____´ÙÀ½ ´Ü°è
__¿ä¾à
8Àå. ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__ÀÚ±â Áöµµ ÇнÀ ½ÃÀÛÇϱâ
____ÀÚ±â ÁöµµÀÇ ÀǹÌ
__´ëÁ¶ ÇнÀ
__SimCLR ¾ÆÅ°ÅØó
____SimCLRÀÇ ÀÛµ¿ ¹æ½Ä
__À̹ÌÁö ÀνÄÀ» À§ÇÑ SimCLR ¸ðµ¨
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ¼öÁý
____µ¥ÀÌÅÍ Áõ° ¼³Á¤
____µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® ºÒ·¯¿À±â
____ÇнÀ ±¸¼º
____¸ðµ¨ ÇнÀ
____¸ðµ¨ Æò°¡
____´ÙÀ½ ´Ü°è
__¿ä¾à
3ºÎ. ½ÉÈ °úÁ¤
9Àå. ¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹Ãø ¼öÇà
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__ÆÄÀÌÅäÄ¡ ¶óÀÌÆ®´× ¹æ½ÄÀ¸·Î ¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹ÃøÇϱâ
____pickle(.PKL) ¸ðµ¨ ÆÄÀÏ Çü½Ä
____µö·¯´× ¸ðµ¨ ¹èÆ÷
____Çöó½ºÅ©¸¦ »ç¿ëÇØ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹ÃøÇϱâ
__ONNX ¹æ½ÄÀ¸·Î ¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹ÃøÇϱâ
____ONNX Çü½Ä°ú Á߿伺
____ONNX ¸ðµ¨ ÀúÀå ¹× ºÒ·¯¿À±â
____Çöó½ºÅ©¸¦ »ç¿ëÇØ ONNX ¸ðµ¨ ¹èÆ÷ ¹× ¿¹ÃøÇϱâ
__´ÙÀ½ ´Ü°è
__ÀÐÀ»°Å¸®
__¿ä¾à
10Àå. ÈÆ·Ã È®Àå ¹× °ü¸®
__±â¼ú ¿ä±¸»çÇ×
__ÇнÀ °ü¸®
____¸ðµ¨ ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ÀúÀå
____È¿À²ÀûÀÎ µð¹ö±ë
____ÅÙ¼º¸µå¸¦ È°¿ëÇÑ ÇнÀ ¼Õ½Ç ¸ð´ÏÅ͸µ
__ÈÆ·Ã ±Ô¸ð È®Àå
____¿©·¯ ¿öÄ¿¸¦ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨ ÇнÀ ¼Óµµ Çâ»ó
____GPU/TPU ÇнÀ
____È¥ÇÕ Á¤¹Ðµµ ÇнÀ/16ºñÆ® Á¤¹Ðµµ ÇнÀ
__ÇнÀ Á¦¾î
____Ŭ¶ó¿ìµå »ç¿ë ½Ã ¸ðµ¨ üũÆ÷ÀÎÆ® ÀúÀå
____üũÆ÷ÀÎÆ® ±â´ÉÀÇ ±âº» µ¿ÀÛ º¯°æ
____ÀúÀåÇÑ Ã¼Å©Æ÷ÀÎÆ®¿¡¼ ±³À° Àç°³
____Ŭ¶ó¿ìµå¿¡¼ ´Ù¿î·Îµå ¶Ç´Â º´ÇÕÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå
__ÀÐÀ»°Å¸®
__¿ä¾à
-
-
|
Sawarkar, Kunal [Àú]
|
|
-
-
-
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. |
|
|
|
|