출판사 리뷰
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
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
이 책은 Part 1과 Part 2, Part 3로 세 권의 책으로 구성되어 있습니다.
작가 소개
지은이 : 김동근
충남대학교 대학원 전산학과에서 영상처리 전공으로 박사학위를 취득하고, 한국전자통신 연구원에서 초빙연구원, UCSB에서 방문연구를 수행하였으며, 현재는 공주대학교 천안공과대학 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다.저서로는 'OpenCV 컴퓨터 비전 프로그래밍','OpenCV Programming','C.C++ 프로그래밍','윈도우즈 API 프로그래밍','C프로그래밍 언어','Visual C++ 프로그래밍' 등이 있다.
목차
PART 1
Chapter 01 인공지능딥러닝파이토치 설치
Chapter 02 파이토치 기초
Chapter 03 자동미분경사하강법최적화
Chapter 04 회귀
Chapter 05 모델(torch.nn.Linear) 회귀
Chapter 06 다층 신경망(MLP) 모델 분류
Chapter 07 초기화배치 정규화드롭아웃
Chapter 08 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 09 오토 인코더GAN
Chapter 10 순환 신경망
Chapter 11 사전 학습모델Chapter 12 조기 종료텐서 보드
PART 2
Chapter 13 파이토치 Lightning
Chapter 14 U-Net 영상 분할
Chapter 15 AttentionSPPASPP 모듈
Chapter 16 기계번역트랜스포머
Chapter 17 메트릭학습
Chapter 18 확산(Diffusion) 모델
Chapter 19 einsumeinopsKL Divergence
PART 3
Chapter 20 강화학습 기초
Chapter 21 몬테카를로 학습
Chapter 22 시간차 학습(TD)
Chapter 23 정책기반 강화학습
Chapter 24 N-Step 강화학습
Chapter 25 Double Q-learningDueling Network
Chapter 26 강화학습 응용
