파이썬 딥러닝 파이토치(Python Deep Learning PyTorch)

파이썬 딥러닝 파이토치(Python Deep Learning PyTorch)

$25.00
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Vendor: 정보문화사 - 이경택
Type: 인공지능
SKU: 9788956748573
Categories: ALL BOOKS 컴퓨터/인터넷 컴퓨터/인터넷_프로그래밍언어
Tags: 컴퓨터/IT_컴퓨터공학 파이썬딥러닝파이토치PythonDeepLearningPyTorch
Description
파이썬은 선택이 아닌 필수! 파이토치로 딥러닝 입문하기!
이 책은 딥러닝 기술에 초점을 두고 딥러닝을 구현하기 위해 파이썬을 이용하는데, 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 다양한 텐서를 지원하는 방법을 알아본다. 파이토치는 파이썬 코딩과 비슷하기 때문에 언어가 어렵지 않다. 코드가 간결하고 난이도가 낮아 텐서플로우보다 사용하기 훨씬 쉽다는 특징이 있다. 프로그래밍 언어의 기본적 수준만 갖추고 있다면 고급 스킬이 없어도 코드를 작성해보며 직접 실행해볼 수 있도록 구성하였기 때문에 의미를 정확하고 개념을 이해할 수 있다. 학습을 시작하기 전 기본적인 내용과 코드 작성을 위한 시스템 환경 구축부터 시작하여, 요즘 쉽게 들리는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등의 개념을 쉽게 설명하고 활용 분야도 알아본다. 특히 중간 중간 예제를 수록하여 코드와 설명을 자세하게 설명하기 때문에 초보자들도 쉽게 접근할 수 있다는 장점이 있다. 코드를 따라하기 위한 실습 파일 다운로드는 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 가능하며, 학습 중 궁금한 사항은 저자의 github.com/Justin-A/DeepLearning101/issues에서 피드백 가능하다.
저자

이경택

성균관대학교통계학과를전공하고,빅데이터연합학회투빅스를만들었다.현재연세대학교산업공학과에서박사과정을밟고있다.데이터분석및인공지능관련대회에서다수의수상을하였으며데이터분석과인공지능전분야에관심을갖고연구중이다.특히딥러닝과강화학습에관심을가지고있으며,블로그운영및다양한강연활동등을진행하고있다.

목차

Part01파이토치기초
1.파이썬또는아나콘다설치하기
1.1파이썬공식홈페이지에서다운로드하기
1.2아나콘다를이용해파이썬다운로드하기
1.3공식홈페이지에서파이썬설치하기vs.아나콘다를이용해파이썬설치하기
1.4가상환경설정하기
1.5주피터노트북설치및실행
2.CUDA,CuDNN설치하기
2.1CPUvs.GPU
2.2CUDA역할및설치하기
2.3CuDNN역할및설치하기
2.4Docker란?
3.파이토치설치하기
4.반드시알아야하는파이토치스킬
4.1텐서
4.2Autograd

Part02AIBackground
1.인공지능(딥러닝)의정의와사례
1.1인공지능이란?
1.2인공지능의사례
2.파이토치
3.머신러닝의정의와종류
3.1머신러닝이란?
3.2머신러닝의종류
3.3머신러닝의구분
3.4지도학습모델의종류
4.과적합
4.1학습할샘플데이터수의부족
4.2풀고자하는문제에비해복잡한모델을적용
4.3적합성평가및실험설계(Training,Validation,Test,CrossValidation)
5.인공신경망
5.1퍼셉트론
5.2신경망모형의단점
6.성능지표

Part03DeepLearning
1.딥러닝의정의
2.딥러닝이발전하게된계기
3.딥러닝의종류
4.딥러닝의발전을이끈알고리즘
4.1Dropout
4.2Activation함수
4.3BatchNormalization
4.4Initialization
4.5Optimizer
4.6AutoEncoder(AE)
4.7StackedAutoEncoder
4.8DenoisingAutoEncoder(DAE)

Part04컴퓨터비전
1.ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)
2.CNN과MLP
3.DataAugmentation
4.CNNArchitecture
5.TransferLearning

Part05자연어처리
1.Data&Task:어떤데이터가있을까?
1.1감정분석(SentimentAnalysis)
1.2요약(Summarization)
1.3기계번역(MachineTranslation)
1.4질문응답(QuestionAnswering)
1.5기타(etc.)
2.문자를숫자로표현하는방법
2.1Corpus&Out-of-Vocabulary(OOV)
2.2BytePairEncoding(BPE)
2.3WordEmbedding
3.Models
3.1DeepLearningModels
3.2Pre-TrainedModel의시대-Transformer,BERT의등장
4.Recap
4.1?5-3_model_imdb_glove.ipynb’코드에대한설명
4.2?5-5_model_imdb_BERT.ipynb’코드에대한설명
4.3모델성능비교

Part06OtherTopics
1.GenerativeAdversarialNetworks(GAN)
2.강화학습
3.DomainAdaptation
4.ContinualLearning
5.ObjectDetection
6.Segmentation
7.MetaLearning
8.AutoML

출판사 서평

파이토치를시작하기위한밑거름!

딥러닝은만능이며이미지관련Task에는CNN,텍스트관련Task에는RNN을사용하면된다고많은사람들이알고있다.딥러닝은이미지나텍스트에비해높은성능을지니고있는것은맞지만,중요한것은왜딥러닝이이미지나텍스트에잘맞는지를이해하는것이다.딥러닝은새로운모델의개념이아닌,신경망이발전한모델이므로학습하는알고리즘의특성상과적합이심하게일어난다.이책은파이썬으로딥러닝을이해하고자하는사람들을위해그분야를중점적으로친절하게설명하고있다.세명의저자가인공지능을공부하면서궁금했던부분을재정립하고,꼭알아야할내용만집중적으로정리하였기때문에입문자에게적합한도서이다.평생프로그래밍을할일이없다고생각하던‘코알못’들도그과정을직접겪은저자가기초부터설명하기때문에어떻게공부해야하는지를알수있을것이다.