HOME > Detail View

Detail View

파이토치 첫걸음 : 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 (Loan 40 times)

Material type
단행본
Personal Author
최건호
Title Statement
파이토치 첫걸음 : 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 / 최건호 지음
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛미디어,   2019  
Physical Medium
232 p. : 천연색삽화 ; 23 cm
ISBN
9791162241899
General Note
색인수록  
000 00000cam c2200205 c 4500
001 000045994121
005 20190808160146
007 ta
008 190808s2019 ulka 001c kor
020 ▼a 9791162241899 ▼g 93000
035 ▼a (KERIS)BIB000015190471
040 ▼a 247017 ▼c 211009 ▼d 211009
082 0 4 ▼a 006.31 ▼2 23
085 ▼a 006.31 ▼2 DDCK
090 ▼a 006.31 ▼b 2019z18
100 1 ▼a 최건호
245 1 0 ▼a 파이토치 첫걸음 : ▼b 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 / ▼d 최건호 지음
260 ▼a 서울 : ▼b 한빛미디어, ▼c 2019
300 ▼a 232 p. : ▼b 천연색삽화 ; ▼c 23 cm
500 ▼a 색인수록
945 ▼a KLPA

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 121249907 Availability In loan Due Date 2021-11-08 Make a Reservation Service M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 121251638 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 3 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 151347357 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 121249907 Availability In loan Due Date 2021-11-08 Make a Reservation Service M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 121251638 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2019z18 Accession No. 151347357 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

딥러닝 구현 복잡도가 증가함에 따라 '파이써닉'하고 사용이 편리한 파이토치가 주목받고 있다. 파이토치 코리아 운영진인 저자는 다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 경험을 살려 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 집필했다.

파이토치 설치부터 CNN, RNN, 나아가 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 최신 연구 결과까지 살펴본다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 개념 원리와 구현을 균형 있게 구성하여 쉽게 읽을 수 있다.

페이스북이 주도하는 딥러닝 프레임워크 파이토치
기초부터 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 A to Z

딥러닝 구현 복잡도가 증가함에 따라 '파이써닉'하고 사용이 편리한 파이토치가 주목받고 있다. 파이토치 코리아 운영진인 저자는 다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 경험을 살려 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 집필했다. 파이토치 설치부터 CNN, RNN, 나아가 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 최신 연구 결과까지 살펴본다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 개념 원리와 구현을 균형 있게 구성하여 쉽게 읽을 수 있다.

복잡한 건 파이토치에게 맡기고 모델에 집중하세요
딥러닝 분야의 네임드인 안드레이 카파시는 이런 말을 했습니다. "파이토치를 몇 달 써봤는데 이보다 더 좋을 수 없다. 에너지가 넘치고, 피부도 밝아졌으며, 시력도 좋아졌다." 파이토치는 텐서플로와 비교하면 그래프 정의와 실행부가 분리되어 있지 않아 직관적입니다. 코드가 짧은 것도 강점 중 하나입니다. 새로운 딥러닝 연구 결과가 매일 쏟아지고 구현 복잡도 역시 증가함에 따라 구현 측면에서 '파이써닉'하고 편리한 파이토치가 떠오르고 있습니다.
다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 저자는 파이토치로 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 썼습니다. 파이토치 실습은 어떻게 시작하는 게 좋을까요? 이 책처럼 코랩을 사용하면 설치할 게 하나도 없습니다. 선형회귀분석, 역전파, CNN, RNN, 학습 시 문제점 해결 등 이제는 익숙한 주제를 배우고, 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 주요한 논문 연구 결과도 살펴봅니다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 이론과 구현을 균형 있게 구성하여 개발자들이 최대한 쉽게 읽을 수 있게 집필했습니다.
최근에는 딥러닝 입문자들이 활용할 수 있는 자료가 많아졌습니다. 수학 공식을 몰라도 배울 수 있다는 주장은 더는 통하지 않습니다. 수학이 어려워도 알아야 할 것은 알아야 수박 겉핥기 수준에서 벗어날 수 있습니다. 코랩+파이토치 실습으로 까다로운 구현은 덜어내고 딥러닝 개념 원리에 집중한 이 책이 딥러닝 정복을 향한 진정한 첫걸음을 딛게 해줄 것입니다.

주요 내용
● 아나콘다+CUDA+cuDNN 설치(그냥 코랩 쓰면 마음이 편합니다)
● 선형회귀분석을 살펴보며 손실 함수, 경사하강법 이해하기
● 연쇄법칙, 전파, 역전파 등 인공 신경망의 기초
● 친절한 그림으로 CNN을 익히고, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 살펴보기
● RNN의 원리부터 LSTM, GRU, 임베딩, word2vec까지
● 오버피팅과 언더피팅 해결, 드롭아웃, 정형화, 초기화, 정규화 등 학습 성능 향상법
● 스타일 트랜스퍼, 전이학습, L-BFGS
● 오토인코더와 시맨틱 세그멘테이션
● GAN과 친구들(DCGAN, SRGAN, Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN)


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

최건호(지은이)

딥러닝 엔지니어. 연세대학교 컴퓨터과학과 및 경영학과를 졸업하고 라프텔, 딥바이오, 토모큐브에서 인공지능 연구원으로 근무했다. 또한 패스트캠퍼스, SK플래닛, T아카데미, 인터파크에서 파이토치를 사용한 인공지능 강의를 진행했다. 지금까지 7편의 논문에 참여했으며 파이토치 코리아(www.facebook.com/groups/PyTorchKR) 운영진으로 활동하고 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

CHAPTER 1 딥러닝에 대하여 
1.1 딥러닝이란 무엇인가 
1.2 왜 배워야 하는가 
1.3 무엇을 할 수 있는가 

CHAPTER 2 파이토치 
2.1 파이토치는 무엇이고 왜 써야 하는가 
2.2 다른 프레임워크와의 비교 
2.3 설치하는 법 

CHAPTER 3 선형회귀분석 
3.1 선형회귀분석이란 무엇인가 
3.2 손실 함수 및 경사하강법 
3.3 파이토치에서의 경사하강법 

CHAPTER 4 인공 신경망 
4.1 신경망이란 무엇인가 
4.2 인공 신경망의 요소 
4.3 전파와 역전파 
4.4 모델 구현, 학습 및 결과 확인 

CHAPTER 5 합성곱 신경망 
5.1 합성곱 신경망의 발달 배경 
5.2 합성곱 연산 과정 
5.3 패딩과 풀링 
5.4 모델의 3차원적 이해 
5.5 소프트맥스 함수 
5.6 모델 구현, 학습 및 결과 확인 
5.7 유명한 모델들과 원리 

CHAPTER 6 순환 신경망 
6.1 순환 신경망의 발달 과정 
6.2 순환 신경망의 작동 원리 
6.3 모델 구현, 학습 및 결과 확인 
6.4 순환 신경망의 한계 및 개선 방안 

CHAPTER 7 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안 
7.1 오버피팅과 언더피팅 
7.2 정형화 
7.3 드롭아웃 
7.4 데이터 증강 
7.5 초기화 
7.6 학습률 
7.7 정규화 
7.8 배치 정규화 
7.9 경사하강법의 변형 

CHAPTER 8 뉴럴 스타일 트랜스퍼 
8.1 전이학습 
8.2 스타일 트랜스퍼 
8.3 스타일과 콘텐츠의 정의 
8.4 학습 알고리즘 
8.5 최적화 알고리즘 
8.6 코드 구현 

CHAPTER 9 오토인코더 
9.1 소개 및 학습 원리 
9.2 합성곱 오토인코더 
9.3 시맨틱 세그멘테이션 

CHAPTER 10 생성적 적대 신경망 
10.1 소개 및 학습 원리 
10.2 모델 구현 및 학습 
10.3 유명한 모델들과 원리

New Arrivals Books in Related Fields

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (U.S.) (2020)
Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)