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펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛 PyTorch 코드로 맛보는 | CNN, GAN, RNN, DQN, Autoencoder, ResNet, Seq2Seq Adversarial Attack

김건우 , 염상준 지음 | 한빛미디어 | 2019년 11월 01일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162242278(1162242272)
쪽수 344쪽
크기 154 * 224 * 18 mm /488g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

파이토치 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념!
이 책은 파이토치로 인공지능을 구현하는 방법을 알려줍니다. 인공지능 입문자를 위한 기초 지식과 최신 인공지능 구현 방법인 인공신경망 기술을 사례를 통해 알아봅니다. 지도학습 방식의 ANN, DNN, CNN, RNN을 비롯해, 비지도학습 방식의 AE와 GAN 그리고 강화학습 DQN을 직접 구현합니다. 딥러닝의 약점을 이용해서 해킹하는 방법을 배우는 등 각 장에서 소개한 신경망으로 재미있는 응용 예제를 다룹니다.

예제를 실제 구현해보면서 쉽게 인공지능 구현 방법을 익히도록 구성했으며 예제 코드는 깃허브에서 확인할 수 있습니다.

* 이 책의 ‘3분’은 ‘3분 만에 배운다’는 뜻이 아닙니다. ‘3분 음식처럼 간편하고 유용하게 배운다’는 뜻입니다.

상세이미지

펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛 도서 상세이미지

목차

CHAPTER 1 딥러닝과 파이토치
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 지도학습, 비지도학습, 강화학습
1.3 딥러닝과 신경망
1.4 파이토치가 개발되기까지
1.5 왜 파이토치인가?
1.6 마치며

CHAPTER 2 파이토치 시작하기
2.1 파이토치 설치 & 환경구성
2.2 파이토치 예제 내려받고 실행 확인하기
2.3 주피터 노트북
2.4 마치며

CHAPTER 3 파이토치로 전체 코드 구현하는 ANN
3.1 텐서와 Autograd
3.2 경사하강법으로 이미지 복원하기
3.3 신경망 모델 구현하기
3.4 마치며

CHAPTER 4 패션 아이템을 구분하는 DNN
4.1 Fashion MNIST 데이터셋 알아보기
4.2 인공 신경망으로 패션 아이템 분류하기
4.3 성능 측정하기
4.4 과적합과 드롭아웃
4.5 마치며

CHAPTER 5 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN
5.1 CNN 기초
5.2 CNN 모델 구현하기
5.3 ResNet으로 컬러 데이터셋에 적용하기
5.4 마치며

CHAPTER 6 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더
6.1 오토인코더 기초
6.2 오토인코더로 이미지의 특징 추출하기
6.3 오토인코더로 망가진 이미지 복원하기
6.4 마치며

CHAPTER 7 순차적인 데이터를 처리하는 RNN
7.1 RNN 개요
7.2 영화 리뷰 감정 분석
7.3 Seq2Seq 기계 번역
7.4 마치며

CHAPTER 8 딥러닝을 해킹하는 적대적 공격
8.1 적대적 공격이란?
8.2 적대적 공격의 종류
8.3 FGSM 공격
8.4 마치며

CHAPTER 9 경쟁하며 학습하는 GAN
9.1 GAN 기초
9.2 GAN으로 새로운 패션 아이템 생성하기
9.3 cGAN으로 생성 제어하기
9.4 마치며

CHAPTER 10 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN
10.1 강화학습과 DQN 기초
10.2 카트폴 게임 마스터하기
10.3 마치며

추천사

이웅원(당근마켓 소프트웨어 엔지니어)

딥러닝 프레임워크는 딥러닝의 발전에 큰 기여를 해왔습니다. 파이토치는 딥러닝 발전에 기여한 프레임워크 중 하나로 처음 세상에 소개된 이후 많은 사람에게 사랑을 받아왔습니다. 최근에는 파이토치로 코드를 구현해서 공개하는 논문 ... 더보기

주찬웅(네이버 소프트웨어 엔지니어)

코딩에 입문하게 된다면 Hello World!, 딥러닝에 입문하게 된다면 MNIST라고는 하지만 입문자에게는 생소한 함수와 문법들 때문에 적응하기 어려웠습니다. 하지만 그 어떤 딥러닝 프레임워크보다 파이써닉하고 쉬운 딥러닝 ... 더보기

박성순(아마존 소프트웨어 엔지니어)

머신러닝과 딥러닝은 이제 어려운 분야가 아닙니다. 잠깐 반짝하고 사라지는 일시적인 유행이라 볼 수도 없습니다. 이제는 개발자의 필수 교양으로 입지를 다져가고 있습니다. 머지않아 자료구조, 알고리즘과 함께 인공지능에 대한 이해... 더보기

성민석(홍익대학교 컴퓨터공학과 4학년)

이 책을 읽는 것은 마치 한편의 코스 요리를 맛보는 것과 같습니다. 처음에는 애피타이저로 간단하게 인공 신경망을 구현해보는 것부터 시작하여 CNN, RNN, GAN과 같은 다양한 메인요리까지 다양한 주제를 맛보게 될 겁니다.... 더보기

오동주(SW 개발자)

대부분의 딥러닝 서적은 텐서플로로 쓰여 있습니다. 최근 들어 파이토치에 관련된 책이 하나둘씩 나오는 가운데 이 책을 알게 됐습니다. 텐서는 정적 그래프로 시작하면 수정할 수 없습니다. 파이토치는 동적 계산 그래프를 사용해 데... 더보기

출판사 서평

이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 [3분] 딥러닝 시리즈!
새로운 프로그래밍 언어나 라이브러리를 학습하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? [3분] 시리즈는 긴 설명을 읽기보다는 직접 코드를 입력해가면서 익히게 해 쉽고 재미있습니다.

독자 옆에 앉아 빠르게 ‘함께 코딩해가며’ 설명한다는 느낌이 들도록 했습니다. 코드는 설명 흐름에 맞춰 필요한 만큼만 보여주며, 전체 코드를 마지막에 제시합니다. 이론은 큰 그림을 이해할 정도로만 알려주고, 코드도 세세한 부분까지 설명하지는 않습니다.

우선은 큰 그림과 동작하는 코드를 손... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 맛있는 딥러닝 my**ng25 | 2020-10-06 | 추천: 0 | 5점 만점에 4점
    다양한 분야의 지식을 맛보기를 통해 빠르고 간편하게 접해보라는 기획의도로 한빛미디어에서 3분 시리즈를 냈다. 쉽지 않은 분야의 지식을 3분에 맛볼 수 있다니 궁금했다. 처음 택한 맛은 '딥러닝 파이토치 맛'. 토치라는 단어 때문에 숯불 맛일 거라 상상하면서 골랐다. 프로그래밍과 관련된 대부분 책들은 툴과 소스 받는 법을 설명하고, 새로운 개념 및 용어에 대한 설명을 하고, 동작 방식을 설명하고, 이를 구현한 소스를 소개하는 순서로 내용을 전개한다(주관적인 경험이므로 항상 그렇다는 것은 아니다). 이 방식은 이론을 ... 더보기
  • Noto Sans KR", "맑은 고딕", sans-serif; line-height: 23.8px; font-size: medium; color: #444444; text-align: justify; letter-spacing: -0.25px;">올해 딥러닝 책을 여러 권 읽었는데,  파이토치로 실습이 안내된 책은 처음이었습니다.  Noto Sans KR", "맑은 고딕", sans-serif; line-height: 23.8px; font-size: medium; color: #444444; text-a... 더보기

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