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파이토치 첫걸음
- 저자
- 최건호 저
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2019-06-07
- 등록일
- 2020-04-28
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 7MB
- 공급사
- 예스이십사
- 지원기기
-
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책소개
<b>페이스북이 주도하는 딥러닝 프레임워크 파이토치 </br>기초부터 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 A to Z </b></br></br>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.
저자소개
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.
목차
<b>CHAPTER 1 딥러닝에 대하여</b></br>1.1 딥러닝이란 무엇인가</br>1.2 왜 배워야 하는가</br>1.3 무엇을 할 수 있는가</br></br><b>CHAPTER 2 파이토치</b></br>2.1 파이토치는 무엇이고 왜 써야 하는가</br>2.2 다른 프레임워크와의 비교</br>2.3 설치하는 법</br></br><b>CHAPTER 3 선형회귀분석</b></br>3.1 선형회귀분석이란 무엇인가</br>3.2 손실 함수 및 경사하강법</br>3.3 파이토치에서의 경사하강법</br></br><b>CHAPTER 4 인공 신경망</b></br>4.1 신경망이란 무엇인가</br>4.2 인공 신경망의 요소</br>4.3 전파와 역전파</br>4.4 모델 구현, 학습 및 결과 확인</br></br><b>CHAPTER 5 합성곱 신경망</b></br>5.1 합성곱 신경망의 발달 배경</br>5.2 합성곱 연산 과정</br>5.3 패딩과 풀링</br>5.4 모델의 3차원적 이해</br>5.5 소프트맥스 함수</br>5.6 모델 구현, 학습 및 결과 확인</br>5.7 유명한 모델들과 원리</br></br><b>CHAPTER 6 순환 신경망</b></br>6.1 순환 신경망의 발달 과정</br>6.2 순환 신경망의 작동 원리</br>6.3 모델 구현, 학습 및 결과 확인</br>6.4 순환 신경망의 한계 및 개선 방안</br></br><b>CHAPTER 7 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안</b></br>7.1 오버피팅과 언더피팅</br>7.2 정형화</br>7.3 드롭아웃</br>7.4 데이터 증강</br>7.5 초기화</br>7.6 학습률</br>7.7 정규화</br>7.8 배치 정규화</br>7.9 경사하강법의 변형</br></br><b>CHAPTER 8 뉴럴 스타일 트랜스퍼</b></br>8.1 전이학습</br>8.2 스타일 트랜스퍼</br>8.3 스타일과 콘텐츠의 정의</br>8.4 학습 알고리즘 </br>8.5 최적화 알고리즘</br>8.6 코드 구현</br></br><b>CHAPTER 9 오토인코더</b></br>9.1 소개 및 학습 원리</br>9.2 합성곱 오토인코더</br>9.3 시맨틱 세그멘테이션</br></br><b>CHAPTER 10 생성적 적대 신경망</b></br>10.1 소개 및 학습 원리</br>10.2 모델 구현 및 학습</br>10.3 유명한 모델들과 원리
