본문내용 바로가기
MD의선택 무료배송 이벤트 사은품 소득공제

GAN 인 액션 텐서플로 2.x와 케라스로 구축하는 생성적 적대 신경망

야쿠프 란그르 , 블라디미르 보크 지음 | 박해선 옮김 | 한빛미디어 | 2020년 09월 17일 출간
클로버 리뷰쓰기
  • 정가 : 30,000원
    판매가 : 27,000 [10%↓ 3,000원 할인]
  • 혜택 :
    [기본적립] 1500원 적립 [5% 적립] [추가적립] 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가적립 안내 [회원혜택] 회원 등급 별, 3만원 이상 구매 시 2~4% 추가적립 안내 [리뷰적립] 리뷰 작성 시 e교환권 최대 300원 추가적립 안내
  • 추가혜택 : 포인트 안내 도서소득공제 안내 추가혜택 더보기
  • 배송비 : 무료 배송비 안내
  • 배송일정 : 서울특별시 종로구 세종대로 기준 지역변경
    당일배송 지금 주문하면 오늘(29일,월) 도착 예정 배송일정 안내
  • 바로드림 : 인터넷으로 주문하고 매장에서 직접 수령 안내 바로드림 혜택
    휴일에는 바로드림 픽업으로 더 빨리 받아 보세요. 바로드림 혜택받고 이용하기

이 책의 이벤트

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.
  • 2021 올해의 IT 책 투표하고 e-교환권 받으세요!(선착순 ..
    2021.11.22 ~ 2021.12.03
  • 컴퓨터/IT 도서 2만원 이상 구매 시 개발자 매거진 사은품 선..
    2021.11.11 ~ 2021.12.31
  • 2022 캘린더 수록한 IT독자를 위한 readIT 노트 사은품
    2021.10.14 ~ 2021.12.31
  • 책을 통해 성장해나가는 개발자를 응원합니다.
    2017.06.22 ~ 2025.07.31
  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2022.12.31
상품상세정보
ISBN 9791162243435(1162243430)
쪽수 284쪽
크기 184 * 235 * 17 mm /646g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Gans in Action / Langr, Jakub

책소개

이 책이 속한 분야

이론, 사례, 수식으로 끝내는 실전 GAN과 생성 모델링
텐서플로 최신 버전 반영! 구글 코랩(Colab)에서 간편하게 예제를 실행해보자!
가장 혁신적인 생성적 적대 신경망(GAN)을 구축하는 방법을 사례와 함께 안내한다. GAN의 개념과 학술적 성과를 소개하되, 수학적 원리는 꼭 필요한 것만 골라서 설명한다. 머신러닝과 딥러닝을 다뤄본 경험이 있는 독자는 GAN의 기초부터 심화까지 한 번에 살펴본 후, GAN 생성에 꼭 필요한 지식을 갖추고 도구를 다루는 방법도 익히게 될 것이다. 구글 코랩을 활용해 텐서플로 2.x와 케라스로 나만의 GAN을 만들어보자.

주요 내용
_ GAN의 작동 원리와 생성자, 판별자 이해하기
_ 오토인코더와 GAN으로 손글씨 숫자 생성하기
_ CNN과 DCGAN으로 GAN을 구현하고 배치 정규화 이해하기
_ ProGAN으로 고해상도 이미지 생성하기
_ 준지도 학습에서 활용하는 SGAN 이해하기
_ CGAN으로 원하는 손글씨 숫자 이미지 생성하기
_ CycleGAN으로 사과를 오렌지로, 오렌지를 사과로 바꿔보기
_ GAN 훈련의 어려움을 이해하고 실제 이미지와 잡음으로 적대 샘플 생성하기
_ 의료, 패션 분야에서 GAN의 활용 방법과 사례 살펴보기

목차

[PART 1 GAN과 생성 모델링]

CHAPTER 1 GAN 시작하기
__1.1 GAN이란?
__1.2 GAN의 동작 방식
__1.3 GAN 시스템
__1.4 왜 GAN을 공부해야 할까?
__1.5 마치며

CHAPTER 2 오토인코더와 생성 학습
__2.1 생성 모델링 시작하기
__2.2 오토인코더의 동작 방식
__2.3 GAN과 오토인코더 비교하기
__2.4 오토인코더 구성
__2.5 오토인코더 활용
__2.6 비지도 학습
__2.7 코드가 핵심이다
__2.8 왜 GAN일까?
__2.9 마치며

CHAPTER 3 첫 번째 GAN 구현하기
__3.1 GAN 기초: 적대적 훈련
__3.2 생성자와 판별자
__3.3 GAN 훈련 알고리즘
__3.4 튜토리얼: 손글씨 숫자 생성하기
__3.5 결론
__3.6 마치며

CHAPTER 4 DCGAN
__4.1 합성곱 신경망
__4.2 DCGAN의 간략한 역사
__4.3 배치 정규화
__4.4 튜토리얼: DCGAN으로 손글씨 숫자 생성하기
__4.5 결론
__4.6 마치며

[PART 2 최신 GAN 모델]

CHAPTER 5 GAN 훈련의 어려움과 노하우
__5.1 평가
__5.2 훈련의 어려움
__5.3 게임 설정 정리
__5.4 훈련 노하우
__5.5 마치며

CHAPTER 6 ProGAN
__6.1 잠재 공간 보간
__6.2 놀라운 발전 속도
__6.3 주요 혁신 요약
__6.4 텐서플로 허브를 사용한 실습
__6.5 실용적인 애플리케이션
__6.6 마치며

CHAPTER 7 SGAN
__7.1 SGAN 소개
__7.2 튜토리얼: SGAN 구현하기
__7.3 지도 학습 분류기와 비교하기
__7.4 결론
__7.5 마치며

CHAPTER 8 CGAN
__8.1 동기
__8.2 CGAN 소개
__8.3 튜토리얼: CGAN 구현하기
__8.4 결론
__8.5 마치며

CHAPTER 9 CycleGAN
__9.1 이미지 대 이미지 변환
__9.2 사이클-일관성 손실: 갔다가 돌아오기
__9.3 적대 손실
__9.4 동일성 손실
__9.5 구조
__9.6 객체지향 방식으로 GAN 구현하기
__9.7 튜토리얼: CycleGAN 구현하기
__9.8 CycleGAN의 확장 버전과 애플리케이션
__9.9 마치며

[PART 3 앞으로 배울 것들]

CHAPTER 10 적대 샘플
__10.1 적대 샘플 소개
__10.2 예측, 나쁜 예측, 분포
__10.3 올바른 훈련과 잘못된 훈련
__10.4 신호와 잡음
__10.5 새로운 희망
__10.6 적대 샘플에서 GAN으로
__10.7 결론
__10.8 마치며

CHAPTER 11 실용적인 GAN 애플리케이션
__11.1 의료 분야의 GAN
__11.2 패션 분야의 GAN
__11.3 결론
__11.4 마치며

CHAPTER 12 향후 전망
__12.1 윤리
__12.2 세 가지 혁신 GAN
__12.3 더 읽을거리
__12.4 정리
__12.5 마치며

추천사

데이나 로빈슨(HDF 그룹)

“학술적인 정보와 활용 사례를 함께 소개하는 매우 유용한 책.”

그리고리 V. 사푸노프(인텐토)

“빠르고 광대하게 진화하는 GAN 세계를 이해하는 체계적인 방법을 소개한다.”

출판사 서평

스스로 학습하고 발전하는 한 단계 높은 수준의 신경망
GAN은 일종의 자기 비판적인 머신러닝 시스템입니다. 다른 머신러닝에서는 찾을 수 없어서 항상 아쉬웠던 점이지요. 사람은 끊임없이 가능한 계획을 세우고 실현 가능한지 구별합니다. 그리고 무작정 일에 뛰어드는 게 능사가 아니라는 걸 잘 알고 있지요. 그런 점에서 GAN은 한 단계 높은 수준의 인공지능을 구현하는 정말 합리적인 신경망입니다. GAN은 자동으로 학습한 표현과 머신러닝 피드백 루프를 활용할 수 있으니까요.

머신러닝의 다른 부분에는 이제 그닥 새로울 게 없습니다... 더보기

Klover 리뷰 (0)

북로그 리뷰 (2) 전체보기 쓰러가기

북로그 리뷰는 본인 인증 후 작성 가능합니다.
책이나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 내용은 비공개 처리 될 수 있습니다.
※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • GAN 인 액션을 읽고 le**ok68 | 2020-10-25 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    현대 Deep Learning의 대가이자 아버지인  Geoffrey Everest Hinton 교수의 수제자 Yann LeCun 교수는 GAN(Generative Adversarial Network)을가리켜최근10년간 Machine Learning 분야에서 가장 혁신적인 아이디어라고 말했다. 즉, 요새 인공지능 분야에서 가장 hot하다는 말이다. 그만큼 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. GAN은 잘 알다시피 '생산적인 경쟁적 네트워크의 줄임말이다. 다시 말해서, 문제를 풀기 위해 GAN은 딥러닝으로 만들어진 모델을 적대... 더보기
  • GAN 인 액션 na**mjjang | 2020-10-24 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    GAN (Generative Adversarial Network)은 비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로, 제로섬 게임 틀 안에서 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현된다. 두 개의 네트워크는 각각 생성자, 판별자 로 불리는데 생성자는 새로운 데이터를 생성하는 네트워크이고 판별자는 가짜 데이터를 실제 데이터와 구별하는 네트워크이다. 생성자와 판별자는 서로 이기려는 경쟁을 지속한다. 마치 위조범이 더욱 그럴듯한 위작을 만들... 더보기

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매 후 문장수집 작성 시, 리워드를 제공합니다. 안내

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법 마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 ,
[1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)

※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불]
    또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간 변심반품의 경우 수령 후 7일 이내,
상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유
  • 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)
  • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등
  • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
  • 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)
  • 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
  • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
  • 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에
    해당되는 경우
(1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①서양도서-판매정가의 12%, ②일본도서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절 공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는
이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상
  • 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
    소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
  • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
    소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

이 책의 원서/번역서

안내
바로가기
  • 우측 확장형 배너 2
  • 우측 확장형 배너 2
최근 본 상품