혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 (이미지/텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기)

박해선

저자:박해선
기계공학을전공했지만졸업후엔코드를읽고쓰는일을했다.지금은MicrosoftAIMVP와GoogleAIGDE로활동하고있으며,머신러닝과딥러닝에관한책을집필하고번역하면서소프트웨어와과학의경계를흥미롭게탐험하고있다.『인공지능전문가가알려주는챗GPT와대화하는기술』(한빛미디어,2023),『혼자공부하는머신러닝+딥러닝(개정판)』(한빛미디어,2025),『DoIt!딥러닝입문』(이지스퍼블리싱,2019)을집필했고,『핸즈온머신러닝(3판)』(한빛미디어,2023),『만들면서배우는생성AI(2판)』(한빛미디어,2023),『케라스창시자에게배우는딥러닝(개정2판)』(길벗,2022)을포함하여여러권의머신러닝,딥러닝책을우리말로옮겼다.

Chapter01.합성곱신경망(CNN)으로패션상품이미지분류하기
01-1.딥러닝개발환경구축하기
__딥러닝을위한준비물,구글코랩
__코랩의화면구성
__코랩으로실습준비하기
__키워드로정리하는핵심포인트

01-2.합성곱신경망(CNN)모델이해하기
__최초의CNN모델-LeNet
__합성곱층-Conv2D
__풀링층과밀집층-AveragePooling2D,Dense
__키워드로정리하는핵심포인트

01-3.패션상품이미지분류하기
__LeNet모델만들기
__LeNet모델훈련하기
__키워드로정리하는핵심포인트

Chapter02.사전훈련된CNN모델로강아지와고양이사진분류하기
02-1.이미지분류CNN모델만들기
__이미지넷대회에서우승한최초의CNN모델-AlexNet
__사전훈련된CNN모델-VGGNet
__키워드로정리하는핵심포인트

02-2.강아지와고양이사진분류하기
__VGGNet모델로드하기
__강아지와고양이사진분류하기
__키워드로정리하는핵심포인트

02-3.강아지와고양이사진분류모델의성능개선하기
__훈련성능을높이는CNN모델-ResNet
__ResNet모델만들기
__강아지와고양이사진분류하기
__[좀더알아보기]GoogLeNet
__[미니프로젝트]GoogLeNet으로강아지와고양이사진분류하기
__키워드로정리하는핵심포인트

Chapter03.고급CNN모델과전이학습으로이미지분류하기
03-1.이미지분류모델의효율성최적화하기
__ResNet의확장모델-DenseNet
__모바일환경(경량)모델-MobileNet
__키워드로정리하는핵심포인트

03-2.이미지분류모델의성능최적화하기
__가장높은성능을내는모델-EfficientNet
__EfficientNet모델만들기
__EfficientNet모델로강아지사진분류하기
__키워드로정리하는핵심포인트

03-3.전이학습으로피스타치오이미지분류하기
__텐서플로허브로강아지사진분류하기
__허깅페이스로강아지사진분류하기
__전이학습으로피스타치오품종분류하기
__[미니프로젝트]캐글모델로피스타치오품종분류하기
__키워드로정리하는핵심포인트

Chapter04.트랜스포머인코더모델로영화리뷰텍스트의감성분류하기
04-1.트랜스포머인코더모델이해하기
__어텐션메커니즘
__위치인코딩과층정규화
__트랜스포머인코더모델만들기
__키워드로정리하는핵심포인트

04-2.전이학습으로영화리뷰텍스트의감성분류하기
__트랜스포머인코더기반언어이해모델-BERT
__KerasNLP로영화리뷰텍스트의감성분류하기
__허깅페이스로영화리뷰텍스트의감성분류하기
__[좀더알아보기]미세튜닝된모델로감성분석하기
__키워드로정리하는핵심포인트

04-3.BERT후속모델로영화리뷰텍스트의감성분류하기
__BERT의성능개선모델-RoBERTa
__BERT의경량화모델-DistilBERT
__[미니프로젝트]KerasNLP로DistilBERT모델만들기
__키워드로정리하는핵심포인트

Chapter05.트랜스포머디코더모델로텍스트생성하기
05-1.GPT-2모델로텍스트생성하기
__마스크드멀티헤드어텐션
__트랜스포머디코더모듈만들기
__GPT-2모델로다양한텍스트생성하기
__허깅페이스로다양한텍스트생성하기
__키워드로정리하는핵심포인트

05-2.Llama모델로텍스트생성하기
__Llama모델이해하기
__KerasNLP로Llama-2모델만들기
__Llama-2모델로텍스트생성하기
__Llama-3모델로텍스트생성하기
__[좀더알아보기]Llama-3.1과Llama-3.2
__키워드로정리하는핵심포인트

05-3.Gemma모델로텍스트생성하기
__Gemma모델이해하기
__KerasNLP로Gemma모델만들기
__Gemma모델로텍스트생성하기
__Gemma-2모델로텍스트생성하기
__[미니프로젝트]KerasNLP로Llama-3모델만들기
__키워드로정리하는핵심포인트

Chapter06.트랜스포머인코더-디코더모델로텍스트요약하기
06-1.BART모델로텍스트요약하기
__트랜스포머인코더-디코더모델만들기
__BART모델로텍스트요약하기
__키워드로정리하는핵심포인트

06-2.T5모델로텍스트요약하기
__T5모델이해하기
__T5모델로텍스트요약하기
__T5-1.1모델로텍스트요약하기
__[미니프로젝트]T5-1.1small모델만들기
__키워드로정리하는핵심포인트

06-3.에필로그
찾아보기

문법이아닌실습을통해딥러닝실력을키우고싶은독학러를위한책

최초의합성곱신경망(CNN)모델-패션상품이미지분류하기
사전훈련된CNN모델-강아지와고양이사진분류하기
고급CNN모델과전이학습-모델의효율성최적화하기&텐서플로허브와허깅페이스
트랜스포머인코더모델-영화리뷰텍스트의감성분류하기
트랜스포머디코더모델-GPT,Llama,Gemma모델로텍스트생성하기
트랜스포머인코더-디코더모델-BART,T5모델로텍스트요약하기

『혼자만들면서공부하는』시리즈는배운지식을실전에적용하고자하는독자들을위해기획되었습니다.이론과문법학습에서그치지않고일상과업무에실질적으로도움이되는프로젝트를완성하는것이이시리즈의핵심목표입니다.
단순히하나의모델을구현해보는데그치지않고,그모델이발전해온과정을함께따라해봄으로써새로운딥러닝기술에대한적응력과생존능력을갖추게될것입니다.

누구를위한책인가요?

딥러닝입문서를완독한후,구현경험을쌓고싶은초급자
-『혼자공부하는머신러닝+딥러닝(개정판)』을학습한후,다음단계로나아가고싶은분
-관련기본지식은이해했지만“그래서딥러닝모델로뭘할수있을까?”라는고민이있는분
최신기술에관심이있는딥러닝학습자
-컴퓨터비전및대규모언어모델에서다루는최신기술이궁금한분
-GPT,Llama,Gemma등최신딥러닝모델을활용해보고싶은분

도서특징

하나,혼자서도끝까지학습할수있는친절한가이드
실습하다막혀도걱정마세요.체계적인학습요소가혼자서도끝까지따라하며이해할수있도록독자여러분을가이드합니다.코드를작성하기전에필요한개념을짚어주는〈문법체크〉,실행결과와코드해설이함께하는〈따라하며배우는코딩〉,배운내용을스스로응용해보는〈미니프로젝트〉가혼만독자여러분과함께합니다.

둘,때론혼자,때론같이!저자직강유튜브강의및학습사이트지원
http://hongong.hanbit.co.kr
책을읽다가궁금한점이있을때는언제든지질문하세요.저자가직접답변하는카카오톡오픈채팅과학습사이트Q&A를운영합니다.예제파일다운로드및동영상강의보기도혼만독자커뮤니티에서언제든지원받을수있어요.

셋,설치NO!번거로운설치없이온라인으로실행하는딥러닝실습서
『혼자만들면서공부하는딥러닝』의모든예제는온라인환경인구글코랩에서실습합니다.코랩에서직접코드를작성해보는것이가장좋지만,책에서다루는모든코드를이책의깃허브에공개하고있습니다.깃허브에있는주피터노트북으로실행결과를확인해보세요.

〈혼자만들면서공부하는〉시리즈를향한베타리더의한마디
‘'내가과연할수있을까?'라는걱정에시작조차못하고계신분이있다면,이책과함께첫걸음을내디뎌보세요.-베타리더김재은님
“입문자부터중급자까지아우를수있도록설계한저자의세심한배려가돋보입니다.단한권만으로도따라할수있는,게다가쉽고유쾌하기까지한학습경험을제공합니다.”-베타리더곽남주님
“단순히문법을배우는데에만그쳤던사람이라면혼자만들면서공부하는방식이익숙하지않을수있지만,코드를직접만들고정리해보면서진짜내것이되는경험을할수있었습니다.”-베타리더이하랑님

저자직강유튜브강의+오픈채팅제공
책을읽다가궁금한점이있을때는언제든지질문해보세요.저자가직접답변하는카카오톡오픈채팅과학습사이트Q&A를운영하고있습니다.예제파일다운로드및동영상강의시청역시한빛미디어의학습사이트에서언제든지원받을수있습니다.