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    밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3

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    밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3 : 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 딥러닝 프레임워크

    • 사이토 고키 저
    • 개앞맵시 역
    • 한빛미디어
    • 2020년 11월 10일
    • 정가
      38,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9791162243596 552쪽 183 x 235 (㎜)

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    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!



     


    출판사 리뷰

    ★ 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.

    ●\t제1고지_ 프레임워크 개발을 위한 기반을 마련합니다.
    ●\t제2고지_ 프레임워크를 사용하는 코드가 더 자연스럽게 보이도록 합니다.
    ●\t제3고지_ 2차 미분을 구할 수 있도록 프레임워크를 확장합니다. ‘역전파의 역전파’ 구조를 배우고 이해하면 프레임워크의 새로운 가능성에 눈을 뜨게 됩니다.
    ●\t제4고지_ 프레임워크를 신경망용으로 정비하고 이를 사용해 손쉽게 신경망을 구축합니다.
    ●\t제5고지_ 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.

    저자 소개

    사이토 고키

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

    역자 : 개앞맵시 (이복연)
    고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성전자에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 좌충
    우돌하다가, 개발자 커뮤니티에 기여하는 더 나은 방법을 찾아 출판 시장에 뛰어들었다.
    한빛미디어에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 『리팩터링 2판』, 『Effective Unit Testing』을 번역했고, 인사이트에서 『이펙티브 자바 3판』과 『JUnit 인 액션 2판』을 번역했다.
    개발자들과의 소통 창구로 소소하게 facebook.com/dev.loadmap 페이지를 운영 중이다.

    역자 소개

    개앞맵시

    고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성전자에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 좌충
    우돌하다가, 개발자 커뮤니티에 기여하는 더 나은 방법을 찾아 출판 시장에 뛰어들었다.
    한빛미디어에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 『리팩터링 2판』, 『Effective Unit Testing』을 번역했고, 인사이트에서 『이펙티브 자바 3판』과 『JUnit 인 액션 2판』을 번역했다.
    개발자들과의 소통 창구로 소소하게 facebook.com/dev.loadmap 페이지를 운영 중이다.

    책 속에서

    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

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