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차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지
위키북스 데이터 사이언스1 ㅣ 아카이시 마사노리, 하승민 ㅣ 위키북스
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  • 발행일
2022년 08월 18일
  • 페이지수/크기/무게
508page/187*239*25/1075g
  • ISBN
9791158393441/115839344X
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  • 상세정보
  • 딥러닝 원리와 파이토치의 구현을 빠르게 이해하자! 이 책은 최근에 특히 주목받는 딥러닝 프레임워크인 ‘파이토치(PyTorch)’에 관한 입문 서적이다. 이미지 인식을 주 소재로 삼아 파이토치의 장점을 이해하고, 독자가 직접 파이토치 프로그램을 파이썬(Python)으로 구현할 수 있게 돕는 것이 이 책의 목표다. 딥러닝의 학습 원리인 경사 하강법과 파이토치 구현을 복잡한 수식 없이 그림을 통해 구체적으로 이해하도록 했으며, 어떤 개념까지 배웠는지 코스맵을 통해 한눈에 확인할 수 있다. 또한 파이토치가 자동으로 생성한 합성 함수(계산 그래프)를 시각화하는 도구를 활용해 합성 함수의 형태를 이해할 수 있도록 했다. 딥러닝에 필요한 파이썬 기본 문법과 넘파이(Numpy), 매트플롯립(Matplotlib)을 부록에서 설명하므로, 프로그래밍에 익숙하지 않더라도 이 책으로 딥러닝을 시작할 수 있다. 실습 환경으로 클라우드 AI 실행기반인 ‘구글 코랩(Google Colaboratory)’을 사용하므로 웹브라우저에서 무료로 간편하게 실습할 수 있다. 나아가 독자가 코드를 직접 실행시켜 보는 것을 매우 중요하게 생각해서, 구글 코랩의 사용법에 대해서도 자세하게 설명한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 딥러닝에 꼭 필요한 파이썬의 개념(컨테이너 타입, 합성 함수, 수치 미분, 객체 지향) ◎ 파이토치의 기본 기능(텐서, 자동 미분, 경사 계산) ◎ 머신러닝(경사 하강법, 데이터 전처리, 예측 함수, 활성화 함수) ◎ 파이토치를 활용한 선형 회귀 및 분류 ◎ CNN을 활용한 이미지 인식, GPU 활용 및 데이터 전처리 ◎ 최적화 함수, 과학습의 대응 방법 ◎ 사전 학습 모델 활용하기(파인 튜닝과 전이 학습) ◎ 사용자 정의 데이터를 활용한 이미지 분류
  • ▣ 00장: 미리보기 & 이미지 인식 시작하기 1. 이 책의 목적 2. 이 책을 읽는 법 3. 구글 코랩 사용법 4. 실습 따라하기 __초기설정 __학습 데이터 불러오기 __훈련용 이미지 데이터 확인 __검증용 이미지 데이터 확인 __모델 구축 __학습 __결과 확인 __공통 함수(fit 함수)의 내부 구조 5. 이 책의 구성 __기초편 __머신러닝 실전편 __이미지 인식 실전편 [1부] 기초편 ▣ 01장: 딥러닝에 꼭 필요한 파이썬의 개념 1.1 이 장의 중요 개념 1.2 컨테이너 타입 변수에 주의 1.3 ‘합성 함수’를 파이썬으로 구현하기 1.4 ‘미분’과 파이썬의 ‘수치 미분’ 구현하기 1.5 커스텀 클래스 정의하기 __객체 지향의 기초 개념 __클래스 정의하기 __인스턴스 생성하기 __인스턴스의 속성으로 접근 __draw 함수의 호출 __Circle1 클래스 정의하기 __Circle1 인스턴스 생성과 속성의 확인 __draw 함수의 호출 __Circle2 클래스 정의하기 __Circle2 인스턴스 생성과 draw 함수의 호출 __Circle3 클래스의 구현 __Circle3 인스턴스 생성과 draw 함수 호출 1.6 인스턴스를 함수로 사용하는 방법 ▣ 02장: 파이토치의 기본 기능 2.1 이 장의 중요 개념 2...
  • 아카이시 마사노리 [저]
  • 1985년에 도쿄대학공학부 계수공학과를 졸업하고 1987년 도쿄대학공학계 연구과 계수공학 석사 과정을 수료한 후 일본 IBM에 입사했다. 도쿄 기초 연구소에서 수식 처리 시스템을 연구, 개발하다 1993년 시스템 엔지니어 부문으로 옮겨 오픈 시스템의 인프라 설계 및 구축, 애플리케이션 설계 등의 업무를 수행했다. 2013년에는 스마트 시티 사업에 참여하고 2016년에는 왓슨(Watson) 사업부로 옮겨 현재까지 이르고 있다. 저서로는 《왓슨 스튜디오로 시작하는 머신러닝, 심층학습》 《실무 현장에서 사용할 수 있다! Python 자연어 처리 입문》이 있다. 교토정보대학원대학에서 ‘인공지능을 위한 수학’을 강의하고 있다. 그 밖에 기술 관련 사이트(Qiita)에 다수의 글을 기고하였다.
  • 하승민 [저]
  • 일본 리츠메이칸 대학에서 물리학과를 졸업하고, 동대학원 물리학(이학)석사 학위를 취득했다. 머신러닝과 딥러닝, 프로그래밍을 독학하며 실무경력을 쌓았고, 현재는 프로메디우스(Promedius Inc.)에서 AI Researcher로 재직 중이다. 전공은 끈이론과 등각장론이지만, 형식적인 물리학 이론이나 수학이라면 대부분 좋아하고(특히 양자역학과 일반상대성이론), 최근에는 양자 컴퓨터와 관련된 서적을 읽으며 여가시간을 보낸다.
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