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한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집 다양한 AI 프로젝트로 실전 감각 익히기

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ISBN 9791165920753(1165920751)
쪽수 380쪽
크기 188 * 245 mm 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 실생활 데이터를 활용한
실전 딥러닝 프로젝트 모음집!
시중에 딥러닝을 가르쳐주는 입문책은 많습니다. 하지만 실제로 우리가 흔히 다루는 날것의 데이터를 활용한 프로젝트 예제집은 찾기가 어렵습니다. 이 책은 딥러닝 프로젝트들을 중점적으로 다룸으로써, 어느정도 딥러닝 지식은 있으나 프로젝트로 경험하고 싶은 독자들에게 꼭 필요한 책이 될 것입니다.
이 책은 크게 이론 파트와 실전 파트로 나누어져 있습니다. 이론 파트에서는 인공지능과 딥러닝의 기본적인 개념을 이해할 수 있으며, 실전 파트에서는 MNIST 실습과 더불어 CNN, LSTM, GAN 등 다양한 딥러닝 모델들을 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에 접목하여 프로젝트를 구현합니다. 따라서 독자들은 이 책을 통해 실전 감각을 익히고 딥러닝에 대해 제대로 이해할 수 있습니다. 이 책이 필요한 독자
- CNN, RNN 등 딥러닝 기초를 익히신 분
- 다양한 딥러닝 프로젝트를 접하고 실습하고 싶으신 분
- 프로젝트 예제들로 실전 감각을 익히고 싶은 학생
- 인공지능에 관심이 있는 학부생

상세이미지

파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집(한 줄씩 따라 해보는) 도서 상세이미지

목차

이론파트

PART 1 인공지능(Artificial Intelligence)
1.1 인공지능과 딥러닝
1.1.1 인공지능이란?
1.1.2 인공지능 사례
1.2 머신러닝(Machine Learning)
1.2.1 머신러닝이란?
1.2.2 머신러닝 구분
1.2.3 지도학습(Supervised Learning)
1.2.4 비지도학습(Unsupervised Learning)
1.2.5 과적합과 모델 학습법
1.2.6 성능 지표

PART 2 딥러닝(Deep Learning)
2.1 딥러닝이란?
2.2 딥러닝 발전 과정
2.2.1 퍼셉트론(Perceptron)
2.2.2 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
2.2.3 인공신경망 핵심 알고리즘
2.3 고급 딥러닝 기술
2.3.1 Convolutional Neural Network(CNN)
2.3.2 Recurrent Neural Network(RNN)
2.3.3 Long Short-Term Memory(LSTM)
2.3.4 강화학습(Reinforcement Learning)
2.3.5 Generative Adversarial Networks(GAN)

PART 3 PyTorch
3.1 PyTorch 소개
3.1.1 PyTorch란?
3.1.2 아나콘다(Anaconda) 설치
3.1.3 가상환경 구축
3.1.4 CUDA와 CuDNN 설치하기
3.1.5 PyTorch 설치하기
3.2 예제 : 손글씨 숫자 이미지 분류 문제
3.2.1 데이터 살펴보기
3.2.2 CNN으로 손글씨 숫자 이미지 분류하기

실전파트

PART 4 작물 잎 사진으로 질병 분류하기
4.1 프로젝트 소개
4.2 프로젝트 파헤치기
4.2.1 데이터 구조
4.2.2 실험 설계를 위한 데이터 분할
4.2.3 베이스라인 모델 설계
4.2.4 Transfer Learning
4.3 모델 평가

PART 5 국민청원 분류하기
5.1 프로젝트 소개
5.2 프로젝트 파헤치기
5.2.1 크롤링
5.2.2 데이터 전처리
5.2.3 토크나이징 및 변수 생성
5.2.4 단어 임베딩
5.2.5 실험 설계
5.2.6 TextCNN 모델 설계
5.3 결론

PART 6 실제 사진 애니메이션으로 만들기
6.1 프로젝트 소개
6.2 프로젝트 파헤치기
6.2.1 전처리 및 데이터 클래스 정의
6.2.2 Generator 구현
6.2.3 Discriminator 구현
6.2.4 모델 학습
6.2.5 학습 결과
6.3 결론

PART 7 실시간 비명 감지 시스템
7.1. 프로젝트 소개
7.1.1 프로젝트에서 다루는 내용
7.1.2 프로젝트를 통해 배울 수 있는 내용
7.2. 프로젝트 파헤치기
7.2.1 소리 데이터에 대한 이해
7.2.2 비명 데이터 & 비 비명 데이터 수집 방식 소개
7.2.3 데이터 레이블링
7.2.4 데이터 불러오기
7.2.5 Frame Processing & 짝 맞추기
7.2.6 Feature Extraction
7.2.7 레이블 데이터 정리
7.2.8 전체 파일 데이터 전처리
7.2.9 PyTorch Dataset & DataLoader 구현
7.2.10 PyTorch 모델 구현
7.2.11 모델 학습
7.2.12 학습한 모델 저장 & 불러오기
7.2.13 데모 실행
7.3. 결론

PART 8 딥러닝을 이용한 수능 영어 풀기
8.1 프로젝트 소개
8.2. 프로젝트 설명
8.2.1 문제 정의
8.2.2 데이터 전처리
8.2.3 데이터 및 실험 설계
8.3. LSTM 기본 모델
8.3.1 모델
8.3.2 데이터셋 불러오기
8.3.3 학습
8.3.4 Test
8.4 성능 높이기
8.4.1 추가 데이터 이용
8.4.2 심화 모델
8.5 데모

PART 9 아이돌 무대 자동 교차편집 생성
9.1 프로젝트 소개
9.1.1 프로젝트 개요
9.1.2 데이터 소개
9.1.3 결과물
9.1.4 프로젝트를 통해 배울 내용
9.2 프로젝트 파헤치기
9.2.1 데이터 전처리와 모델 다운로드
9.2.2 Crosscut Class 구현
9.2.3 RandomDistance Class 구현
9.2.4 FaceDistance Class 구현
9.2.5 PoseDistance Class 구현
9.2.6 교차편집 실행 코드
9.3 결론
9.3.1 발전할 내용

그림 출처
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출판사 서평

베타 리더 추천사

간결한 개념 설명과 다양하고 흥미로운 실전 프로젝트로 파이토치를 이용한 딥러닝을 쉽고 빠르게 익힐 수 있었습니다. 특히 실전 프로젝트를 통해 개인적으로 진행하고 있는 토이 프로젝트에 바로 적용할 수 있었습니다. 딥러닝에 관심은 있지만 어디서부터 시작하고 어떻게 해야 할지 고민하는 분에게 적극 추천합니다!
_ 김서현 (엘텍공과대학 소프트웨어학부 학부생)
프로젝트로 딥러닝을 좀 더 친숙하게 배울 수 있는 기회라고 생각합니다. 코드 리뷰도 한 줄씩 친절하게 설명되어 있어서 이해하기가 너무 쉬웠습니다! 처음 접하... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • CNN, 전이학습, NLP, GAN, 음성, Moviepy, Opencv 등을 활용해 다양한 딥러닝 예제를 PyTorch로 구현해보는 책이다. 인상적인 장점으로는 한 번쯤 구현하고 싶었던 재미있는 주제 6가지나 제공된다는 점, 예제가 풍부하다보니 본인이 종사하는 직장에 딥러닝을 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해볼 시간을 가질 수 있다는 점, 대학생 연합회에서 활동한 내역이 담겨있다보니 이해하기 쉽고 실용적이라는 점 등이 눈에 띄는 장점이라고 할 수 있다. 이 중에서도 대학생 연합회 출신의 멤버들이 쓴 책이라는 점이 가장 마... 더보기

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