파이썬 딥러닝 파이토치

이경택,방성수,안상준

저자:이경택
성균관대학교통계학과를전공하고,빅데이터연합학회투빅스를만들었다.현재연세대학교산업공학과에서박사과정을밟고있다.데이터분석및인공지능관련대회에서다수의수상을하였으며데이터분석과인공지능전분야에관심을갖고연구중이다.특히딥러닝과강화학습에관심을가지고있으며,블로그운영및다양한강연활동등을진행하고있다.

저자:방성수
고려대학교수학교육과와통계학을전공하고통계학석사후현재국내메신저IT기업에재직중이다.투빅스를통해인공지능에관심을가지기시작하였다.회사에서검색어관련연구와개발을진행하다가이를확장한추천연구를진행하고있다.임베딩벡터에다양한정보를효율적으로담을수있는방법과딥러닝모델의설명력에관심이많다.

저자:안상준
국민대학교빅데이터경영통계를전공하고,연세대학교산업공학과에서대학원과정을밟고있다.현재는데이터사이언스기술을활용하여실제산업에서발생되는문제들을해결하는프로젝트들을다양하게수행하고있다.연구실에서는주로자연어처리와이상탐지분야에대해연구를수행하고있으며,빅데이터연합동아리투빅스를통해저자들을알게되어같이공부하며정리한내용들을바탕으로이책을집필하게되었다.

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

파이토치를시작하기위한밑거름!

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