beginner_source/introyt.rst 번역 (#568)

beginner_source/introyt.rst 번역 (#568)

Author: kimtaehyeong

beginner_source/introyt.rst

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 `Training Models <introyt/trainingyt.html>`_ ||
 `Model Understanding <introyt/captumyt.html>`_
 
-Introduction to PyTorch - YouTube Series
+PyTorch 소개 - YouTube 시리즈
 ========================================
 
 Authors: 
 `Brad Heintz <https://github.com/fbbradheintz>`_
 
-This tutorial follows along with the `PyTorch Beginner Series <https://www.youtube.com/playlist?list=PL_lsbAsL_o2CTlGHgMxNrKhzP97BaG9ZN>`_ on youtube.
+번역: 
+`김태형 <https://github.com/kimtaehyeong>`_
 
-`This tutorial assumes a basic familiarity with Python and Deep Learning concepts.`
+이 튜토리얼은 YouTube `파이토치 초보자 시리즈 <https://www.youtube.com/playlist?list=PL_lsbAsL_o2CTlGHgMxNrKhzP97BaG9ZN>`_ 와 함께 이어집니다.
 
-Running the Tutorial Code
+`이 튜토리얼은 파이썬 및 딥러닝 개념에 대한 기본적인 지식이 있다고 가정합니다.`
+
+튜토리얼 코드 실행하기
 -------------------------
-You can run this tutorial in a couple of ways:
+이 튜토리얼은 몇 가지 방법으로 실행할 수 있습니다:
 
-- **In the cloud**: This is the easiest way to get started! Each section has a Colab link at the top, which opens a notebook with the code in a fully-hosted environment. Pro tip: Use Colab with a GPU runtime to speed up operations *Runtime > Change runtime type > GPU*
-- **Locally**: This option requires you to setup PyTorch and TorchVision first on your local machine (`installation instructions <https://pytorch.org/get-started/locally/>`_). Download the notebook or copy the code into your favorite IDE.
+- **클라우드에서 실행하기**: 이 방법이 가장 쉽게 시작할 수 있는 방법입니다! 각 섹션은 맨 위에 Colab 링크가 있으며, 이 링크는 완전히 호스트된 환경에서 코드가 있는 notebook 파일을 엽니다. 전문가 팁: GPU 런타임과 함께 Colab을 사용하여 연산 속도 향상시키기 *런타임 > 런타임 유형 변경 > GPU 선택*
+- **로컬에서 실행하기**: 이 옵션을 사용하려면 먼저 로컬 컴퓨터에서 PyTorch 및 TorchVision을 설정해야 합니다(`설치 가이드 <https://pytorch.org/get-started/locally/>`_). notebook 파일을 다운로드 하거나 자신이 좋아하는 IDE에 코드를 복사하세요.
 
 .. include:: /beginner_source/introyt/tocyt.txt
 

beginner_source/introyt/tocyt.txt

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-1. `Introduction to PyTorch <introyt/introyt1_tutorial.html>`_
-2. `Introduction to PyTorch Tensors <introyt/tensors_deeper_tutorial.html>`_
-3. `The Fundamentals of Autograd <introyt/autogradyt_tutorial.html>`_
-4. `Building Models with PyTorch <introyt/modelsyt_tutorial.html>`_
-5. `PyTorch TensorBoard Support <introyt/tensorboardyt_tutorial.html>`_
-6. `Training with PyTorch <introyt/trainingyt.html>`_
-7. `Model Understanding with Captum <introyt/captumyt.html>`_
-8. `Production Inference Deployment with PyTorch <https://www.youtube.com/watch?v=Dk88zv1KYMI>`_ (video only)
+1. `PyTorch 소개 <introyt/introyt1_tutorial.html>`_
+2. `PyTorch Tensor 소개 <introyt/tensors_deeper_tutorial.html>`_
+3. `Autograd 기초 <introyt/autogradyt_tutorial.html>`_
+4. `PyTorch를 이용한 모델 구성 <introyt/modelsyt_tutorial.html>`_
+5. `PyTorch TensorBoard 지원 <introyt/tensorboardyt_tutorial.html>`_
+6. `PyTorch 모델 학습 <introyt/trainingyt.html>`_
+7. `Captum을 사용한 모델 이해 <introyt/captumyt.html>`_
+8. `PyTorch를 사용한 프로덕션 추론 및 배포 <https://www.youtube.com/watch?v=Dk88zv1KYMI>`_ (비디오 전용)