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딥러닝에 목마른 사람들을 위한 PyTorch
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딥러닝에 목마른 사람들을 위한 PyTorch

  • 장지수
  • |
  • 비제이퍼블릭
  • |
  • 2019-06-28 출간
  • |
  • 328페이지
  • |
  • 173 X 230 mm
  • |
  • ISBN 9791190014366
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




이 책은 혼자서 딥러닝을 학습하고 싶은 사람들을 위한 자습서 겸 안내서입니다. 저자는 딥러닝 학습 서버 환경 구축을 위한 패키지 설치를 A부터 Z까지 알려줍니다. 그래서 비교적 쉬운 작업을 통해 딥러닝을 시작할 수 있습니다.

최근에는 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 사용할 수 있는 프레임워크(Frameworks)가 많이 등장했습니다. 머신러닝에 자주 사용되는 Scikit-Learn, 딥러닝에 자주 사용되는 TensorFlow, PyTorch 등 이들은 코드 몇 줄로 하나의 모델을 만들고 원하는 작업을 쉽게 이룰 수 있습니다. 쉽게 사용할 수 있지만, 기술을 쉽게 익힐 수 있는 것은 아닙니다. 내부의 원리를 알아야 여러분이 당면한 문제에 잘 적용해서 쓸 수 있습니다. 이 책은 바로 “왜 이렇게 사용하는가?” “언제 사용하는가?”에 대한 저자의 탐구와 참고 자료들을 정리하였습니다. 이를 바탕으로 저자가 겪은 어려움을 독자 여러분들이 조금 덜 겪고, 데이터 분야에 조금 더 쉽게 진입하게 되리라 믿습니다.

[이 책의 특징]
- GPU가 장착된 컴퓨터에 운영체제부터 각종 패키지 설치를 A부터 Z까지 알려준다. 이를 통해 외부에서도 사용할 수 있는 딥러닝 학습 서버 환경을 구축할 수 있다.
- 신경망 네트워크의 내부 구성 및 기본 이론과 개념을 설명하고, 왜 사용하는지를 설명한다. 신경망에 필요한 수식은 코드로 구현하여 이해를 돕도록 한다.
- 신경망 이론의 구현을 “PyTorch” 프레임워크를 사용하여 하나씩 뜯어서 설명하고, 이미지 처리 및 자연어 처리에 사용되는 딥러닝 알고리즘(CNN, RNN)을 사용해 손쉬운 모델을 구축할 수 있도록 돕는다.

[이 책이 필요한 독자]
- 딥러닝 코드 실습은 해보았지만, 내부 원리를 이해하고 실제 문제에 적용해보고 싶은 독자
- 유명한 딥러닝 기초 강좌를 들었지만, 그다음으로 무엇을 해야 할지 고민하는 독자
- 개인용 GPU 컴퓨터는 있지만, 학습용 서버로 활용하고 싶거나 각종 환경설정에 어려움을 겪고 있는 독자

[독자대상]
초중급

소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/PyTorch


목차


Chapter 1. 딥러닝 학습환경을 갖추자
1.0 목표
1.1 컴퓨터 구매
1.2 우분투 설치
1.3 우분투 서버 환경설정
1.4 Python 및 CUDA 설치
1.5 가상환경 구축하기

Chapter 2. 딥러닝 세계로 빠져보자
2.0 목표
2.1 머신러닝과 딥러닝
2.1.1 머신러닝
2.1.2 왜 딥러닝이 잘될까?
2.2 딥러닝 기초
2.2.1텐서(Tensor)
2.2.2 제일 간단한 퍼셉트론: 논리 회로
2.2.3 Feedforward Neural Network
2.2.4 30분만 다뤄보는 확률 통계
2.2.5 손실함수
2.2.6 오차역전파
2.2.7 Summary & Tips
2.2.8 Mini-Project: 나만의 딥러닝 모델로 Mnist Dataset 학습하기

Chapter 3. 분야별 딥러닝 활용법
3.0 목표
3.1 이미지 처리에 강한 CNN
3.1.1 컴퓨터 비전과 이미지 처리
3.1.2 합성곱 층
3.1.3 풀링
3.1.4 합성곱 네트워크 만들기
3.1.5 Case Study
3.1.6 Mini-Project: 전이 학습
3.2 자연어 처리에 강한 RNN
3.2.1 자연어 처리
3.2.2 딥러닝 자연어 처리의 일반적인 프로세스
3.2.3 단어 임베딩
3.2.4 순환 신경망
3.2.5 Deep RNN과 Bidirectional RNN
3.2.6 Mini-Project: 영화 댓글 감성 분류

Chapter 4. 딥러닝 입문 그다음은
4.0 난이도 업! 논문 읽어보기
4.1 요약 및 서언
4.2 본론
4.3 실험 결과 및 결론
4.4 Mini-Project: Seq2Seq를 활용한 한영 번역기 만들기
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