Step by Step 파이토치 딥러닝 프로그래밍 - Part 1
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파이썬에서 파이토치를 활용하는 딥러닝 프로그래밍
- 지금은 인공지능 딥러닝 시대
- 딥러닝은 인공 뉴런에 기초한 단일 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론을 다루는 전통적인 신경망을
발전시켜 더 깊게 다층으로 쌓아 학습하는 인공지능 분야
- 최근 Tensorflow/Keras(Google), Pytorch(Meta) 등의 다양한 딥러닝 프레임워크가 오픈소스로 제공
- 이 책은 사용자가 가장 많은 메타의 파이토치를 사용한 딥러닝 프로그래밍에 대해 설명
- 파이토치는 Lua 언어기반의 Torch를 파이썬으로 포팅한 오픈소스 딥러닝 프레임워크
- 파이토치의 장점은 일반적인 파이썬 프로그래밍 작성과 유사하게 사용할 수 있으며,
간결하고 직관적이어서 이해하기 쉽고 편리하여,
최근 개발자 및 연구자들 사이에서 인기가 많은 딥러닝 프레임워크
- 이 책은 Part 1과 Part 2로 두 권의 책으로 구성되어 있습니다.
- 지금은 인공지능 딥러닝 시대
- 딥러닝은 인공 뉴런에 기초한 단일 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론을 다루는 전통적인 신경망을
발전시켜 더 깊게 다층으로 쌓아 학습하는 인공지능 분야
- 최근 Tensorflow/Keras(Google), Pytorch(Meta) 등의 다양한 딥러닝 프레임워크가 오픈소스로 제공
- 이 책은 사용자가 가장 많은 메타의 파이토치를 사용한 딥러닝 프로그래밍에 대해 설명
- 파이토치는 Lua 언어기반의 Torch를 파이썬으로 포팅한 오픈소스 딥러닝 프레임워크
- 파이토치의 장점은 일반적인 파이썬 프로그래밍 작성과 유사하게 사용할 수 있으며,
간결하고 직관적이어서 이해하기 쉽고 편리하여,
최근 개발자 및 연구자들 사이에서 인기가 많은 딥러닝 프레임워크
- 이 책은 Part 1과 Part 2로 두 권의 책으로 구성되어 있습니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
PART 1
Chapter 01 인공지능ㆍ딥러닝ㆍ파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분ㆍ경사하강법ㆍ최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화ㆍ배치 정규화ㆍ드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더ㆍGAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료ㆍ텐서 보드
PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionㆍSPPㆍASPP 모듈
Chapter 16 기계번역ㆍ트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 einsumㆍeinops
PART 1
Chapter 01 인공지능ㆍ딥러닝ㆍ파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분ㆍ경사하강법ㆍ최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화ㆍ배치 정규화ㆍ드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더ㆍGAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료ㆍ텐서 보드
PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionㆍSPPㆍASPP 모듈
Chapter 16 기계번역ㆍ트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 einsumㆍeinops
Chapter 01 인공지능ㆍ딥러닝ㆍ파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분ㆍ경사하강법ㆍ최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화ㆍ배치 정규화ㆍ드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더ㆍGAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료ㆍ텐서 보드
PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionㆍSPPㆍASPP 모듈
Chapter 16 기계번역ㆍ트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 einsumㆍeinops
PART 1
Chapter 01 인공지능ㆍ딥러닝ㆍ파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분ㆍ경사하강법ㆍ최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화ㆍ배치 정규화ㆍ드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더ㆍGAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료ㆍ텐서 보드
PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionㆍSPPㆍASPP 모듈
Chapter 16 기계번역ㆍ트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 einsumㆍeinops
저자
저자
김동근
현재 공주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중
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