Step By Step 파이토치 딥러닝 프로그래밍 Part 2

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 2, Part 3로 세 권의 책으로 구성되어 있습니다.

Part 1은 다층신경망, 합성곱신경망, 순환신경망, 오토인코더, GAN 등의 모델을 생성하고,
최적화를 통한 학습, 과적합, 사전학습모델, 조기종료, 학습률 스케줄링, 텐서 보드 등의 파이토치 기초에 대해 설명
Part 2는 파이토치 Lightning, U-Net 영상 분할, SiamerseNet, SimCLR, Attention,
Multi-head Attention, Transformer, Segformer, einsum, einops 등의 다양한 딥러닝에 대해 설명
Part 3는 “Reinforcement Learning: An Introduction, second edition, R.S.Sutton, A.G Barto”를 참고하여
마르코프 결정과정 Markov Decision Process, MDP, 동적프로그래밍 Dynamic Programming,
DP, 몬테카를로 Monte Carlo 학습, 시간차 Temporal-Difference 학습, 정책기반 Policy-based 학습 등의
강화학습을 GridWorld, Gymnasium, TicTacToe, Snake, Breakout 게임을 이용하여 설명