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파이썬 딥러닝 파이토치

이경택

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자료유형단행본
서명/저자사항파이썬 딥러닝 파이토치 = Python deep learning PyTorch / 이경택, 방성수, 안상준 지음
개인저자이경택
방성수
안상준
발행사항서울 : 정보문화사, 2020
형태사항xi, 298 p. : 천연색삽화 ; 24 cm
ISBN9788956748573
일반주기 색인수록
언어한국어

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소장정보

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00012128437 005.133 020여 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-07-27 예약가능
2 00012151585 005.133 020여 =2 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-07-02

책 소개

딥러닝 기술에 초점을 두고 딥러닝을 구현하기 위해 파이썬을 이용하는데, 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 다양한 텐서를 지원하는 방법을 알아본다. 파이토치는 파이썬 코딩과 비슷하기 때문에 언어가 어렵지 않다. 코드가 간결하고 난이도가 낮아 텐서플로우보다 사용하기 훨씬 쉽다는 특징이 있다.

프로그래밍 언어의 기본적 수준만 갖추고 있다면 고급 스킬이 없어도 코드를 작성해보며 직접 실행해볼 수 있도록 구성하였기 때문에 의미를 정확하고 개념을 이해할 수 있다. 학습을 시작하기 전 기본적인 내용과 코드 작성을 위한 시스템 환경 구축부터 시작하여, 요즘 쉽게 들리는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등의 개념을 쉽게 설명하고 활용 분야도 알아본다.

정보 제공 : 알라딘 알라딘

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

파이썬은 선택이 아닌 필수! 파이토치로 딥러닝 입문하기!

이 책은 딥러닝 기술에 초점을 두고 딥러닝을 구현하기 위해 파이썬을 이용하는데, 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 다양한 텐서를 지원하는 방법을 알아본다. 파이토치는 파이썬 코딩과 비슷하기 때문에 언어가 어렵지 않다. 코드가 간결하고 난이도가 낮아 텐서플로우보다 사용하기 훨씬 쉽다는 특징이 있다. 프로그래밍 언어의 기본적 수준만 갖추고 있다면 고급 스킬이 없어도 코드를 작성해보며 직접 실행해볼 수 있도록 구성하였기 때문에 의미를 정확하고 개념을 이해할 수 있다. 학습을 시작하기 전 기본적인 내용과 코드 작성을 위한 시스템 환경 구축부터 시작하여, 요즘 쉽게 들리는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등의 개념을 쉽게 설명하고 활용 분야도 알아본다. 특히 중간 중간 예제를 수록하여 코드와 설명을 자세하게 설명하기 때문에 초보자들도 쉽게 접근할 수 있다는 장점이 있다. 코드를 따라하기 위한 실습 파일 다운로드는 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 가능하며, 학습 중 궁금한 사항은 저자의 github.com/Justin-A/DeepLearning101/iss...

출판사 제공 책소개 전체

파이썬은 선택이 아닌 필수! 파이토치로 딥러닝 입문하기!

이 책은 딥러닝 기술에 초점을 두고 딥러닝을 구현하기 위해 파이썬을 이용하는데, 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 다양한 텐서를 지원하는 방법을 알아본다. 파이토치는 파이썬 코딩과 비슷하기 때문에 언어가 어렵지 않다. 코드가 간결하고 난이도가 낮아 텐서플로우보다 사용하기 훨씬 쉽다는 특징이 있다. 프로그래밍 언어의 기본적 수준만 갖추고 있다면 고급 스킬이 없어도 코드를 작성해보며 직접 실행해볼 수 있도록 구성하였기 때문에 의미를 정확하고 개념을 이해할 수 있다. 학습을 시작하기 전 기본적인 내용과 코드 작성을 위한 시스템 환경 구축부터 시작하여, 요즘 쉽게 들리는 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등의 개념을 쉽게 설명하고 활용 분야도 알아본다. 특히 중간 중간 예제를 수록하여 코드와 설명을 자세하게 설명하기 때문에 초보자들도 쉽게 접근할 수 있다는 장점이 있다. 코드를 따라하기 위한 실습 파일 다운로드는 정보문화사 홈페이지(infopub.co.kr) 자료실에서 가능하며, 학습 중 궁금한 사항은 저자의 github.com/Justin-A/DeepLearning101/issues에서 피드백 가능하다.

파이토치를 시작하기 위한 밑거름!

딥러닝은 만능이며 이미지 관련 Task에는 CNN, 텍스트 관련 Task에는 RNN을 사용하면 된다고 많은 사람들이 알고 있다. 딥러닝은 이미지나 텍스트에 비해 높은 성능을 지니고 있는 것은 맞지만, 중요한 것은 왜 딥러닝이 이미지나 텍스트에 잘 맞는지를 이해하는 것이다. 딥러닝은 새로운 모델의 개념이 아닌, 신경망이 발전한 모델이므로 학습하는 알고리즘의 특성상 과적합이 심하게 일어난다. 이 책은 파이썬으로 딥러닝을 이해하고자 하는 사람들을 위해 그 분야를 중점적으로 친절하게 설명하고 있다. 세 명의 저자가 인공지능을 공부하면서 궁금했던 부분을 재정립하고, 꼭 알아야 할 내용만 집중적으로 정리하였기 때문에 입문자에게 적합한 도서이다. 평생 프로그래밍을 할 일이 없다고 생각하던 ‘코알못’들도 그 과정을 직접 겪은 저자가 기초부터 설명하기 때문에 어떻게 공부해야 하는지를 알 수 있을 것이다.
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