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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3

사이토 고키 저자(글) · 개앞맵시 번역
한빛미디어 · 2020년 11월 10일
9.7 (40개의 리뷰)
집중돼요 (36%의 구매자)
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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3 상세 이미지
코드 3줄이 딥러닝 프레임워크가 되는 마법
이 책은 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 딥러닝을 익히는 시리즈의 장점을 그대로 따랐습니다. 코드 3줄로 시작해 60단계까지 차근차근 구현해보세요. 어느새 파이토치, 텐서플로와 같은 현대적이지만 미니멀한 딥러닝 프레임워크가 완성돼 있을 것입니다. 딥러닝과 파이썬 지식을 어느 정도 갖췄다면 전편을 읽지 않고도 충분히 따라 할 수 있습니다. 동적 계산 그래프(Define-by-Run) 구조와 딥러닝 프레임워크 기본 설계, 두 마리 토끼를 잡아보세요!

작가정보

저자(글) 사이토 고키

1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 인공지능 관련 연구ㆍ개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈를 집필했으며 『파이썬 인 프랙티스』, 『밑바닥부터 만드는 컴퓨팅 시스템』 등을 일본어로 옮겼다.

번역 개앞맵시

고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획ㆍ편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다. 『Effective Unit Testing』(한빛미디어, 2013)과 『JUnit 인 액션』(인사이트, 2011)을 번역했다. <개발자의 앞길에 맵핵 시전>, 줄여서 ‘개앞맵시’는 역자가 어려서부터 생각한 후학 양성의 꿈을 조금 독특한 방식으로 일찍 실행에 옮긴 것이다. 현재 모습은 게임, 서버, 웹 등 주요 직군별 개발자에게 꼭 필요한 기술과 역량을 안내하는 책들을 로드맵 형태로 정리한 지도다. 필요할 때 바로 구해볼 수 있도록 판매 중인 도서만을 다룬다.

목차

  • 제1고지 미분 자동 계산
    __1단계 상자로서의 변수
    __2단계 변수를 낳는 함수
    __3단계 함수 연결
    __4단계 수치 미분
    __5단계 역전파 이론
    __6단계 수동 역전파
    __7단계 역전파 자동화
    __8단계 재귀에서 반복문으로
    __9단계 함수를 더 편리하게
    __10단계 테스트

    제2고지 자연스러운 코드로
    __11단계 가변 길이 인수(순전파 편)
    __12단계 가변 길이 인수(개선 편)
    __13단계 가변 길이 인수(역전파 편)
    __14단계 같은 변수 반복 사용
    __15단계 복잡한 계산 그래프(이론 편)
    __16단계 복잡한 계산 그래프(구현 편)
    __17단계 메모리 관리와 순환 참조
    __18단계 메모리 절약 모드
    __19단계 변수 사용성 개선
    __20단계 연산자 오버로드(1)
    __21단계 연산자 오버로드(2)
    __22단계 연산자 오버로드(3)
    __23단계 패키지로 정리
    __24단계 복잡한 함수의 미분

    제3고지 고차 미분 계산
    __25단계 계산 그래프 시각화(1)
    __26단계 계산 그래프 시각화(2)
    __27단계 테일러 급수 미분
    __28단계 함수 최적화
    __29단계 뉴턴 방법으로 푸는 최적화(수동 계산)
    __30단계 고차 미분(준비 편)
    __31단계 고차 미분(이론 편)
    __32단계 고차 미분(구현 편)
    __33단계 뉴턴 방법으로 푸는 최적화(자동 계산)
    __34단계 sin 함수 고차 미분
    __35단계 고차 미분 계산 그래프
    __36단계 고차 미분 이외의 용도

    제4고지 신경망 만들기
    __37단계 텐서를 다루다
    __38단계 형상 변환 함수
    __39단계 합계 함수
    __40단계 브로드캐스트 함수
    __41단계 행렬의 곱
    __42단계 선형 회귀
    __43단계 신경망
    __44단계 매개변수를 모아두는 계층
    __45단계 계층을 모아두는 계층
    __46단계 Optimizer로 수행하는 매개변수 갱신
    __47단계 소프트맥스 함수와 교차 엔트로피 오차
    __48단계 다중 클래스 분류
    __49단계 Dataset 클래스와 전처리
    __50단계 미니배치를 뽑아주는 DataLoader
    __51단계 MNIST 학습

    제5고지 DeZero의 도전
    __52단계 GPU 지원
    __53단계 모델 저장 및 읽어오기
    __54단계 드롭아웃과 테스트 모드
    __55단계 CNN 메커니즘(1)
    __56단계 CNN 메커니즘(2)
    __57단계 conv2d 함수와 pooling 함수
    __58단계 대표적인 CNN(VGG16)
    __59단계 RNN을 활용한 시계열 데이터 처리
    __60단계 LSTM과 데이터 로더

    부록 A 인플레이스 연산(14단계 보충)
    부록 B get_item 함수 구현(47단계 보충)
    부록 C 구글 콜랩에서 실행

추천사

  • 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』이라는 책의 제목이 너무나도 어울리는 책입니다. 매번 딥러닝을 겉핥기식으로 사용하고 있다는 불안감에 차 있던 제게 큰 도움이 되었습니다. 파이썬에 대한 기초만 있다면 도전할 수 있도록 이끌어주기 때문에 딥러닝의 기초를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 꼭 추천합니다.

  • 딥러닝 프레임워크를 개발하며 그 구조를 이해하는 것뿐 아니라, API 설계에 대한 영감도 얻을 수 있는 책입니다. 차근히 따라 하다 보면 여러 주제를 한 번에 공부할 수 있습니다. 초보자를 위한 책은 아닙니다. ‘적어도 파이썬을 구사할 줄 아는 수준’에서 시작하면 한 단계 더 성장한 자신과 마주하게 될 것입니다.

  • 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3』은 딥러닝뿐 아니라 파이썬 프로그래밍에 도움이 될 내용으로 가득합니다. 이 책을 통해 딥러닝 프레임워크의 기본 구조를 이해하고 나면 텐서플로와 파이토치 같은 프레임워크의 코드를 직접 보는 것도 한결 수월할 것입니다. 딥러닝 관련 일을 하지 않더라도 인공지능에 관심 있는 파이썬 엔지니어라면 꼭 읽어보길 권합니다.

  • 자신만의 딥러닝 프레임워크를 꿈꾸는 분은 물론, 딥러닝 모델을 더 잘 만들고 싶은 분께 추천합니다. 자동 미분에서 시작해 밑바닥부터 프레임워크를 쌓아 올리면서 현대적 딥러닝 프레임워크들이 무엇을 지향하며 어떻게 설계되었는지 철학을 배울 수 있었습니다. 실제로 저는 이 책을 읽으며 파이토치의 코드들을 더 깊이 이해할 수 있었습니다. ‘딥러닝 프레임워크를 만들 생각은 없어!’라며 지나치지 말고, 책을 끝까지 읽다 보면 유명한 프레임워크들을 더 자유롭게 다루는 자신을 발견하게 될 것입니다.

  • 이번 3편을 베타리딩하면서 ‘당분간 인공지능 입문서는 이 책이 석권하겠구나’라는 생각이 들었습니다. 2020년 현재 주류인 동적 계산 그래프(Define-by-Run)의 구조와 인공지능의 기본 설계라는 두 마리 토끼를 모두 잡은 책입니다. 지식 간 연결고리가 잘 만들어지지 않아 고민이었다면, 이 책이 단비가 되어줄 것입니다.

  • 이제 막 딥러닝을 공부하기 시작한 고등학생, 대학생, 대학원생은 물론 현업에 있는 모두에게 큰 도움이 되는 책입니다. 딥러닝을 대략적으로만 아는 이들이 부족한 부분을 채우고 한층 깊이 이해할 수 있도록 내용이 꼼꼼하고 자세합니다. 꼭 읽어보세요!

  • 포스트 코로나 시대에는 인공지능 기술을 이해하고 의료 현장에 적용할 수 있는 전문가가 반드시 필요합니다. 이 책을 통해 유명 프레임워크를 좀 더 능숙하게 다루게 되어 의학적 진단, 치료, 예방에 도움이 되는 딥러닝 모델을 멋지게 구현하기 바랍니다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 배운 이론을 바탕으로 자신의 전문 분야에 딥러닝을 적용하고 싶은 모든 분께 적극 추천합니다.

  • 라이브러리나 프레임워크를 밑바닥부터 구현하는 작업은 어렵고 힘들지만 딥러닝의 핵심 요소를 공부할 수 있는 좋은 기회입니다. 저도 텐서플로나 파이토치를 사용하다가 한 번쯤 나만의 딥러닝 프레임워크를 만들어보면 좋겠다고 생각한 적이 있습니다. 이 책과 함께라면 자동 미분 계산부터 신경망까지 구현하는 긴 여정을 헤쳐나갈 수 있습니다. 이 책은 여러분만의 프레임워크를 만드는 좋은 출발점이 되어줄 것입니다.

  • 이 책은 설레는 모험으로 가득한, 마치 잘 짜여진 RPG 게임을 한 레벨씩 정복하는 듯한 몰입감을 줍니다. 그 여정에서 독자는 딥러닝 메커니즘을 완전히 이해하게 되고, 덤으로 파이썬의 고급 사용법까지 익히게 됩니다. 순탄치 않은 길이지만 완주 후 꽤나 값비싼 무기를 손에 쥐는 짜릿한 여운은 계속될 것입니다.

출판사 서평

★ 파이썬을 활용해 밑바닥부터 직접 구현하는 딥러닝 프레임워크
딥러닝 프레임워크 안은 놀라운 기술과 재미있는 장치로 가득합니다. 어떤 구조를 갖추고 어떤 원리로 움직일까요? 어떤 기술이 사용되고 어떤 사상이 밑바닥에 흐르고 있을까요? 3편의 목표는 그것들을 밖으로 꺼내보고 제대로 이해하는 것입니다. 그 과정에서 여러분이 기술적인 재미도 느낄 수 있도록 ‘밑바닥부터 만든다’는 방침을 세웠습니다. 다른 누군가가 만들어놓은 도구를 사용하기만 해서는 도달하기 어려운 깊은 깨달음을 얻기를 바랍니다.

● 제1고지_ 프레임워크 개발을 위한 기반을 마련합니다.
● 제2고지_ 프레임워크를 사용하는 코드가 더 자연스럽게 보이도록 합니다.
● 제3고지_ 2차 미분을 구할 수 있도록 프레임워크를 확장합니다. ‘역전파의 역전파’ 구조를 배우고 이해하면 프레임워크의 새로운 가능성에 눈을 뜨게 됩니다.
● 제4고지_ 프레임워크를 신경망용으로 정비하고 이를 사용해 손쉽게 신경망을 구축합니다.
● 제5고지_ CPU 대응, 모델 저장과 복원 등 실전 딥러닝에 꼭 필요한 기능을 추가합니다. CNN, RNN 등 발전된 모델도 다룹니다. 딥러닝 응용을 다루는 이 주제들을 프레임워크로 구현한다면 간단한 코드만으로 해결할 수 있습니다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791162243596
발행(출시)일자 2020년 11월 10일
쪽수 552쪽
크기
183 * 235 * 25 mm / 986 g
총권수 1권
원서명/저자명 ゼロから作るDEEP LEARNING 3/齋藤康毅/著

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  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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