반디앤루니스 인터넷서점
전체

로고이미지

검색

  • ▼
HOT ISSUE

네비게이션 실시간 인기 책

    파이토치 첫걸음

    파이토치 첫걸음 딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지

    • 최건호 저
    • 한빛미디어
    • 2019년 06월 07일
    • 정가
      23,000원
    • 판매가
      20,700원 [10% 할인]
    • 결제 혜택
      무이자
    • 적립금
      1,150원 적립 [5%P]

      NAVER Pay 결제 시 네이버페이 포인트 5% 적립 ?

    • 배송구분
      업체배송(반디북)
    • 배송료
      무료배송
    • 출고예정일

      출고예정일 안내

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

      close

      2024년 05월 08일(수)

      ※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.

    수량
    바로 구매 쇼핑카트 담기 위시리스트
    회원리뷰
    - [0]
    ISBN: 9791162241899 232쪽 426g 153 x 223 (㎜)

    지금 이책은

    • 판매지수 : 286

    이 분야의 베스트셀러

    이 책과 함께 구매한 책

    이 책이 속한 분야

    책 소개

    상품문의 / 정보수정 요청 >

    출판사 리뷰

    복잡한 건 파이토치에게 맡기고 모델에 집중하세요

    딥러닝 분야의 네임드인 안드레이 카파시는 이런 말을 했습니다. “파이토치를 몇 달 써봤는데 이보다 더 좋을 수 없다. 에너지가 넘치고, 피부도 밝아졌으며, 시력도 좋아졌다.” 파이토치는 텐서플로와 비교하면 그래프 정의와 실행부가 분리되어 있지 않아 직관적입니다. 코드가 짧은 것도 강점 중 하나입니다. 새로운 딥러닝 연구 결과가 매일 쏟아지고 구현 복잡도 역시 증가함에 따라 구현 측면에서 ‘파이써닉’하고 편리한 파이토치가 떠오르고 있습니다.
    다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 저자는 파이토치로 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 썼습니다. 파이토치 실습은 어떻게 시작하는 게 좋을까요? 이 책처럼 코랩을 사용하면 설치할 게 하나도 없습니다. 선형회귀분석, 역전파, CNN, RNN, 학습 시 문제점 해결 등 이제는 익숙한 주제를 배우고, 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 주요한 논문 연구 결과도 살펴봅니다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 이론과 구현을 균형 있게 구성하여 개발자들이 최대한 쉽게 읽을 수 있게 집필했습니다.
    최근에는 딥러닝 입문자들이 활용할 수 있는 자료가 많아졌습니다. 수학 공식을 몰라도 배울 수 있다는 주장은 더는 통하지 않습니다. 수학이 어려워도 알아야 할 것은 알아야 수박 겉핥기 수준에서 벗어날 수 있습니다. 코랩+파이토치 실습으로 까다로운 구현은 덜어내고 딥러닝 개념 원리에 집중한 이 책이 딥러닝 정복을 향한 진정한 첫걸음을 딛게 해줄 것입니다.

    주요 내용

    아나콘다+CUDA+cuDNN 설치(그냥 코랩 쓰면 마음이 편합니다)
    선형회귀분석을 살펴보며 손실 함수, 경사하강법 이해하기
    연쇄법칙, 전파, 역전파 등 인공 신경망의 기초
    친절한 그림으로 CNN을 익히고, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 살펴보기
    RNN의 원리부터 LSTM, GRU, 임베딩, word2vec까지
    오버피팅과 언더피팅 해결, 드롭아웃, 정형화, 초기화, 정규화 등 학습 성능 향상법
    스타일 트랜스퍼, 전이학습, L-BFGS
    오토인코더와 시맨틱 세그멘테이션
    GAN과 친구들(DCGAN, SRGAN, Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN)


    추천사

    인공지능은 더 이상 선택이 아닌 필수다. 기초과학 연구부터 의료 영상 분석까지 인공지능은 더 넓게 퍼지고 있고, 우리의 일상에 깊게 파고들고 있다. 문제는 why가 아닌 how다. 수많은 전문서, 학회, 워크숍 등이 범람하고 있지만, 입문자들은 어디서부터 시작해야 할지 막막하다. 이 책은 파이토치 설치부터 RNN을 이용한 응용까지, 단순 예제뿐만 아니라 트러블슈팅 과정까지 친절하게 설명한다. 또한 알고리즘의 작동 원리를 이론적으로도 자세히 다루고 있어서, 파이토치뿐만 아니라 인공지능 전반에 대한 훌륭한 입문서가 될 것이다. 인공지능 입문자에게 첫 책을 추천한다면 이 책을 꼽고 싶다.
    _박용근 (KAIST 교수, 토모큐브 CTO)

    딥러닝은 파이토치로, 파이토치는 이 책으로 공부를 시작하면 가장 성공적인 첫걸음이 될 것이라 생각한다.
    _임성빈 (카카오브레인 연구원)



    저자 소개

    최건호

    저자 : 최건호
    딥러닝 엔지니어. 연세대학교 컴퓨터과학과 및 경영학과를 졸업하고 라프텔, 딥바이오, 토모큐브에서 인공지능 연구원으로 근무했다. 또한 패스트캠퍼스, SK플래닛, T아카데미, 인터파크에서 파이토치를 사용한 인공지능 강의를 진행했다. 지금까지 7편의 논문에 참여했으며 파이토치 코리아(www.facebook.com/groups/PyTorchKR) 운영진으로 활동하고 있다.

    목차

    CHAPTER 1 딥러닝에 대하여
    1.1 딥러닝이란 무엇인가
    1.2 왜 배워야 하는가
    1.3 무엇을 할 수 있는가

    CHAPTER 2 파이토치
    2.1 파이토치는 무엇이고 왜 써야 하는가
    2.2 다른 프레임워크와의 비교
    2.3 설치하는 법

    CHAPTER 3 선형회귀분석
    3.1 선형회귀분석이란 무엇인가
    3.2 손실 함수 및 경사하강법
    3.3 파이토치에서의 경사하강법

    CHAPTER 4 인공 신경망
    4.1 신경망이란 무엇인가
    4.2 인공 신경망의 요소
    4.3 전파와 역전파
    4.4 모델 구현, 학습 및 결과 확인

    CHAPTER 5 합성곱 신경망
    5.1 합성곱 신경망의 발달 배경
    5.2 합성곱 연산 과정
    5.3 패딩과 풀링
    5.4 모델의 3차원적 이해
    5.5 소프트맥스 함수
    5.6 모델 구현, 학습 및 결과 확인
    5.7 유명한 모델들과 원리

    CHAPTER 6 순환 신경망
    6.1 순환 신경망의 발달 과정
    6.2 순환 신경망의 작동 원리
    6.3 모델 구현, 학습 및 결과 확인
    6.4 순환 신경망의 한계 및 개선 방안

    CHAPTER 7 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안
    7.1 오버피팅과 언더피팅
    7.2 정형화
    7.3 드롭아웃
    7.4 데이터 증강
    7.5 초기화
    7.6 학습률
    7.7 정규화
    7.8 배치 정규화
    7.9 경사하강법의 변형

    CHAPTER 8 뉴럴 스타일 트랜스퍼
    8.1 전이학습
    8.2 스타일 트랜스퍼
    8.3 스타일과 콘텐츠의 정의
    8.4 학습 알고리즘
    8.5 최적화 알고리즘
    8.6 코드 구현

    CHAPTER 9 오토인코더
    9.1 소개 및 학습 원리
    9.2 합성곱 오토인코더
    9.3 시맨틱 세그멘테이션

    CHAPTER 10 생성적 적대 신경망
    10.1 소개 및 학습 원리
    10.2 모델 구현 및 학습
    10.3 유명한 모델들과 원리

    8. 관련 서적 (제목 + ISBN)
    밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (9788968484636)
    텐서플로 첫걸음 (9788968484902)
    딥러닝 첫걸음 (9788968487323)

    배송 시 유의사항

    - 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
     (배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)

    - 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.

    - 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.

    - 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)

    - 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.

    반품/교환

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

    반품/교환

    반품/교환
    반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판
    반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능
    반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음)
    반품/교환 불가 사유
    • 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
    • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
    • 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
    • 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상
    • 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
      소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨
    • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
      소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
    반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
    • 회사명 : (주)서울문고
    • 대표이사 : 김홍구
    • 개인정보 보호책임자 : 김홍구
    • E-mail : bandi_cs@bnl.co.kr
    • 소재지 : (06168) 서울 강남구 삼성로 96길 6
    • 사업자 등록번호 : 120-81-02543
    • 통신판매업 신고번호 : 제2023-서울강남-03728호
    • 물류센터 : (10881) 경기도 파주시 문발로 77 반디앤루니스
    copyright (c) 2016 BANDI&LUNI'S All Rights Reserved