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밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 2, 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리 (56회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
斎藤康毅, 1984- 이복연, 역
서명 / 저자사항
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 = Deep Learning from scratch. 2, 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리 / 사이토 고키 지음 ; 개앞맵시 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2019  
형태사항
420 p. : 삽화 ; 24 cm
원표제
ゼロから作るDeep Learning. 2 自然言語処理編
ISBN
9791162241745
일반주기
'개앞맵시'의 본명은 '이복연'임  
부록: A. 시그모이드 함수와 tahn 함수의 미분, B. WordNet 맛보기, C. GRU  
서지주기
참고문헌(p. 406-412)과 색인수록
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121248862 도서상태 대출중 반납예정일 2021-06-12 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121249948 도서상태 대출중 반납예정일 2021-09-24 예약 서비스 M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121253520 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-01 예약 서비스 M
No. 4 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 131053557 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B
No. 5 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 151346118 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-18 예약 예약가능 R 서비스
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121248862 도서상태 대출중 반납예정일 2021-06-12 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121249948 도서상태 대출중 반납예정일 2021-09-24 예약 서비스 M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 121253520 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-01 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 131053557 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2017 2 등록번호 151346118 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-18 예약 예약가능 R 서비스

컨텐츠정보

책소개

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서
이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다!


이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

★ 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 명성을 그대로!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편입니다. 전편에 이어 계속 딥러닝 기술을 다룹니
다. 특히 이번에는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝을 사용해 다양한
문제에 도전합니다. 그리고 전편과 똑같이 '밑바닥부터 만든다'는 기치 아래, 딥러닝을 활용한
고급 기술들을 차분히 만끽해갈 것입니다.

★ 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰!
이 책에서는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝에서 중요한 기술들을 배웁니다. 구체적으로는 word2vec과 RNN, LSTM과 GRU, seq2seq와 어텐션 같은 기술입니다. 이 책은 이 기술들을 가능한 한 쉬운 말로 설명하고 실제로 만들어보면서 확실한 내 것이 되도록 안내합니다.

★ 이 책에서 다루는 내용
- 외부 라이브러리에 의지하지 않고, 밑바닥부터 딥러닝 프로그램을 구현합니다.
- 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편으로서 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춥니다.
- 실제로 동작하는 파이썬 소스 코드와 독자가 직접 실습해볼 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
- 가능한 한 쉬운 말로, 명확한 그림을 많이 동원하여 설명합니다.
- 수식도 사용하지만 그 이상으로 소스 코드에 기초한 설명을 중시합니다.
- ' 왜 그 기법이 뛰어난가?', '왜 그 방식이 먹히는가?', '왜 그것이 문제인가?' 등 '왜'를 소중히 합니다.


정보제공 : Aladin

저자소개

사이토 고키(지은이)

1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 인공지능 관련 연구·개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈를 집필했으며 『파이썬 인 프랙티스』, 『밑바닥부터 만드는 컴퓨팅 시스템』 등을 일본어로 옮겼다.

개앞맵시(옮긴이)

고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성전자에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 좌충 우돌하다가, 개발자 커뮤니티에 기여하는 더 나은 방법을 찾아 출판 시장에 뛰어들었다. 한빛미디어에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 『리팩터링 2판』, 『Effective Unit Testing』을 번역했고, 인사이트에서 『이펙티브 자바 3판』과 『JUnit 인 액션 2판』을 번역했다. 개발자들과의 소통 창구로 소소하게 facebook.com/dev.loadmap 페이지를 운영 중이다.

정보제공 : Aladin

목차

CHAPTER 1 신경망 복습 
__1.1 수학과 파이썬 복습 
__1.2 신경망의 추론 
__1.3 신경망의 학습 
__1.4 신경망으로 문제를 풀다 
__1.5 계산 고속화 
__1.6 정리 

CHAPTER 2 자연어와 단어의 분산 표현 
__2.1 자연어 처리란 
__2.2 시소러스 
__2.3 통계 기반 기법 
__2.4 통계 기반 기법 개선하기 
__2.5 정리 

CHAPTER 3 word2vec 
__3.1 추론 기반 기법과 신경망 
__3.2 단순한 word2vec 
__3.3 학습 데이터 준비 
__3.4 CBOW 모델 구현 
__3.5 word2vec 보충 
__3.6 정리 

CHAPTER 4 word2vec 속도 개선 
__4.1 word2vec 개선 ① 
__4.2 word2vec 개선 ② 
__4.3 개선판 word2vec 학습 
__4.4 word2vec 남은 주제 
__4.5 정리 

CHAPTER 5 순환 신경망(RNN) 
__5.1 확률과 언어 모델 
__5.2 RNN이란 
__5.3 RNN 구현 
__5.4 시계열 데이터 처리 계층 구현 
__5.5 RNNLM 학습과 평가 
__5.6 정리 

CHAPTER 6 게이트가 추가된 RNN 
__6.1 RNN의 문제점 
__6.2 기울기 소실과 LSTM 
__6.3 LSTM 구현 
__6.4 LSTM을 사용한 언어 모델 
__6.5 RNNLM 추가 개선 
__6.6 정리 

CHAPTER 7 RNN을 사용한 문장 생성 
__7.1 언어 모델을 사용한 문장 생성 
__7.2 seq2seq 
__7.3 seq2seq 구현 
__7.4 seq2seq 개선 
__7.5 seq2seq를 이용하는 애플리케이션 
__7.6 정리 

CHAPTER 8 어텐션 
__8.1 어텐션의 구조 
__8.2 어텐션을 갖춘 seq2seq 구현 
__8.3 어텐션 평가 
__8.4 어텐션에 관한 남은 이야기 
__8.5 어텐션 응용 
__8.6 정리 

APPENDIX A 시그모이드 함수와 tanh 함수의 미분 
__A.1 시그모이드 함수 
__A.2 tanh 함수 
__A.3 정리 

APPENDIX B WordNet 맛보기 
__B.1 NLTK 설치 
__B.2 WordNet에서 동의어 얻기 
__B.3 WordNet과 단어 네트워크 
__B.4 WordNet을 사용한 의미 유사도 

APPENDIX C GRU 
__C.1 GRU의 인터페이스 
__C.2 GRU의 계산 그래프

관련분야 신착자료

Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)