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딥러닝을 위한 파이토치 입문
- 저자
- 딥러닝호형
- 출판사
- 영진.com
- 출판일
- 2022-07-26
- 등록일
- 2022-08-10
- 파일포맷
- COMIC
- 파일크기
- 160KB
- 공급사
- 우리전자책
- 지원기기
- PC PHONE TABLET 프로그램 수동설치 뷰어프로그램 설치 안내
책소개
* 주요 내용
Chapter 1 딥러닝 시작
1장에서는 인공지능을 구현하고 학습하는 방법 중 하나인 딥러닝에 대한 역사와 신경망을 구현하는데 필요한 프로그래밍 언어인 파이썬과 파이토치에 대해 간략히 알아본다.
Chapter 2 파이썬
2장에서는 프로그래밍 언어에서 가장 기본적이고 중요한 변수 타입부터 문법, 시각화, 실행 방법 등 파이썬에 대한 전반적인 내용을 다룬다.
Chapter 3 지도 학습
3장에서는 지도 학습의 개념과 과정을 살펴보고 우리가 다루는 대표적인 문제가 무엇이 있는지 알아본다. 추가적으로 머신러닝 업무에서 가장 기본인 용도에 따라 데이터 세트를 나누는 방법에 대해서 살펴본다.
Chapter 4 파이토치 기본
파이토치의 기본 타입인 텐서를 학습하고 딥러닝 모델을 최적화할 때 필요한 자동 미분법과 효율적으로 학습 데이터를 사용하는 방법에 대해서 배운다.
Chapter 5 인공 신경망
인공 신경망을 구축하고 학습하는데 기본적으로 고려해야 할 기본 구조, 활성화 함수, 손실 함수, 최적화 기법 등인공 신경망에 대한 전반적인 내용을 다룬다.
Chapter 6 합성곱 신경망
합성곱 연산과 합성곱 신경망 구축에 대해서 다뤄보고 파이토치에서 제공하는 모델에 대해서 알아본다.
Chapter 7 순환 신경망
시퀀스 데이터의 의미를 알아보고 합성곱 신경망과 더불어 가장 많이 사용되는 순환 신경망에 대해서 설명한다.
Chapter 8 비지도 학습
정답이 있는 데이터가 부족한 문제를 해결하기 위한 비지도 학습의 대표적인 신경망인 오토인코더와 생성적 적대 신경망을 다룬다.
Chapter 9 성능 개선
모델을 학습하면서 대표적으로 겪을 수 있는 문제인 과적합, 데이터 불균형, 데이터 부족을 해결하기 위한 방법을 알아본다.
Chapter 10 시각화
모델 자체를 설명하려는 설명 가능한 인공지능에 대해서 이야기하고 대표적인 모델인 CAM를 구현한다. 추가적으로 고차원 형태의 데이터를 시각화할 수 있도록 도와주는 차원 축소 기법에 대해서 알아본다.
Chapter 11 메타 학습
단 몇 장만으로도 학습이 가능한 퓨샷 러닝 방법 중 하나인 MAML을 이용하여 회귀 문제와 분류 문제를 다뤄본다.
Chapter 12 과학적 계산
12장에서는 물리 현상을 표현하는 미분 방정식 풀이를 위한 인공 신경망 예시를 살펴본다.
