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한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집

: 다양한 AI 프로젝트로 실전 감각 익히기

리뷰 총점9.8 리뷰 4건 | 판매지수 3,630
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품목정보

품목정보
출간일 2021년 07월 30일
쪽수, 무게, 크기 380쪽 | 188*245*30mm
ISBN13 9791165920753
ISBN10 1165920751

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 실생활 데이터를 활용한
실전 딥러닝 프로젝트 모음집!


시중에 딥러닝을 가르쳐주는 입문책은 많습니다. 하지만 실제로 우리가 흔히 다루는 날것의 데이터를 활용한 프로젝트 예제집은 찾기가 어렵습니다. 이 책은 딥러닝 프로젝트들을 중점적으로 다룸으로써, 어느정도 딥러닝 지식은 있으나 프로젝트로 경험하고 싶은 독자들에게 꼭 필요한 책이 될 것입니다.

이 책은 크게 이론 파트와 실전 파트로 나누어져 있습니다. 이론 파트에서는 인공지능과 딥러닝의 기본적인 개념을 이해할 수 있으며, 실전 파트에서는 MNIST 실습과 더불어 CNN, LSTM, GAN 등 다양한 딥러닝 모델들을 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에 접목하여 프로젝트를 구현합니다. 따라서 독자들은 이 책을 통해 실전 감각을 익히고 딥러닝에 대해 제대로 이해할 수 있습니다.

이 책이 필요한 독자
- CNN, RNN 등 딥러닝 기초를 익히신 분
- 다양한 딥러닝 프로젝트를 접하고 실습하고 싶으신 분
- 프로젝트 예제들로 실전 감각을 익히고 싶은 학생
- 인공지능에 관심이 있는 학부생

* 안내 말씀 드립니다.

실전파트 PART 5 국민청원 프로젝트의 경우, 웹사이트에서 데이터를 직접 가져옵니다. 하지만 청원 서비스가 전면 개정되어 기존의 크롤링 코드는 활용할 수 없게 되었습니다. 따라서 책에 실린 크롤링 데이터를 GitHub의 '05_국민청원_분류' 폴더에 'crawling'이라는 파일명으로 업로드하였습니다. 참고 부탁드립니다.

목차 목차 보이기/감추기

이론파트

PART 1 인공지능(Artificial Intelligence)
1.1 인공지능과 딥러닝
1.1.1 인공지능이란?
1.1.2 인공지능 사례
1.2 머신러닝(Machine Learning)
1.2.1 머신러닝이란?
1.2.2 머신러닝 구분
1.2.3 지도학습(Supervised Learning)
1.2.4 비지도학습(Unsupervised Learning)
1.2.5 과적합과 모델 학습법
1.2.6 성능 지표

PART 2 딥러닝(Deep Learning)
2.1 딥러닝이란?
2.2 딥러닝 발전 과정
2.2.1 퍼셉트론(Perceptron)
2.2.2 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
2.2.3 인공신경망 핵심 알고리즘
2.3 고급 딥러닝 기술
2.3.1 Convolutional Neural Network(CNN)
2.3.2 Recurrent Neural Network(RNN)
2.3.3 Long Short-Term Memory(LSTM)
2.3.4 강화학습(Reinforcement Learning)
2.3.5 Generative Adversarial Networks(GAN)

PART 3 PyTorch
3.1 PyTorch 소개
3.1.1 PyTorch란?
3.1.2 아나콘다(Anaconda) 설치
3.1.3 가상환경 구축
3.1.4 CUDA와 CuDNN 설치하기
3.1.5 PyTorch 설치하기
3.2 예제 : 손글씨 숫자 이미지 분류 문제
3.2.1 데이터 살펴보기
3.2.2 CNN으로 손글씨 숫자 이미지 분류하기

실전파트

PART 4 작물 잎 사진으로 질병 분류하기
4.1 프로젝트 소개
4.2 프로젝트 파헤치기
4.2.1 데이터 구조
4.2.2 실험 설계를 위한 데이터 분할
4.2.3 베이스라인 모델 설계
4.2.4 Transfer Learning
4.3 모델 평가

PART 5 국민청원 분류하기
5.1 프로젝트 소개
5.2 프로젝트 파헤치기
5.2.1 크롤링
5.2.2 데이터 전처리
5.2.3 토크나이징 및 변수 생성
5.2.4 단어 임베딩
5.2.5 실험 설계
5.2.6 TextCNN 모델 설계
5.3 결론

PART 6 실제 사진 애니메이션으로 만들기
6.1 프로젝트 소개
6.2 프로젝트 파헤치기
6.2.1 전처리 및 데이터 클래스 정의
6.2.2 Generator 구현
6.2.3 Discriminator 구현
6.2.4 모델 학습
6.2.5 학습 결과
6.3 결론

PART 7 실시간 비명 감지 시스템
7.1. 프로젝트 소개
7.1.1 프로젝트에서 다루는 내용
7.1.2 프로젝트를 통해 배울 수 있는 내용
7.2. 프로젝트 파헤치기
7.2.1 소리 데이터에 대한 이해
7.2.2 비명 데이터 & 비 비명 데이터 수집 방식 소개
7.2.3 데이터 레이블링
7.2.4 데이터 불러오기
7.2.5 Frame Processing & 짝 맞추기
7.2.6 Feature Extraction
7.2.7 레이블 데이터 정리
7.2.8 전체 파일 데이터 전처리
7.2.9 PyTorch Dataset & DataLoader 구현
7.2.10 PyTorch 모델 구현
7.2.11 모델 학습
7.2.12 학습한 모델 저장 & 불러오기
7.2.13 데모 실행
7.3. 결론

PART 8 딥러닝을 이용한 수능 영어 풀기
8.1 프로젝트 소개
8.2. 프로젝트 설명
8.2.1 문제 정의
8.2.2 데이터 전처리
8.2.3 데이터 및 실험 설계
8.3. LSTM 기본 모델
8.3.1 모델
8.3.2 데이터셋 불러오기
8.3.3 학습
8.3.4 Test
8.4 성능 높이기
8.4.1 추가 데이터 이용
8.4.2 심화 모델
8.5 데모

PART 9 아이돌 무대 자동 교차편집 생성
9.1 프로젝트 소개
9.1.1 프로젝트 개요
9.1.2 데이터 소개
9.1.3 결과물
9.1.4 프로젝트를 통해 배울 내용
9.2 프로젝트 파헤치기
9.2.1 데이터 전처리와 모델 다운로드
9.2.2 Crosscut Class 구현
9.2.3 RandomDistance Class 구현
9.2.4 FaceDistance Class 구현
9.2.5 PoseDistance Class 구현
9.2.6 교차편집 실행 코드
9.3 결론
9.3.1 발전할 내용

그림 출처
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저자 소개 (9명)

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베타 리더 추천사

간결한 개념 설명과 다양하고 흥미로운 실전 프로젝트로 파이토치를 이용한 딥러닝을 쉽고 빠르게 익힐 수 있었습니다. 특히 실전 프로젝트를 통해 개인적으로 진행하고 있는 토이 프로젝트에 바로 적용할 수 있었습니다. 딥러닝에 관심은 있지만 어디서부터 시작하고 어떻게 해야 할지 고민하는 분에게 적극 추천합니다!
_ 김서현 (엘텍공과대학 소프트웨어학부 학부생)

프로젝트로 딥러닝을 좀 더 친숙하게 배울 수 있는 기회라고 생각합니다. 코드 리뷰도 한 줄씩 친절하게 설명되어 있어서 이해하기가 너무 쉬웠습니다! 처음 접하시는 분들도 잘 따라 하실 수 있을 것 같아 이 책을 집필하신 저자님께 감사의 말씀을 드리고 싶습니다.
_ 류영표 (인공지능 강사 및 프리랜서)

이 책은 이론 파트와 실전 파트가 절묘하게 잘 구성되어 있습니다. 입문자가 가장 빨리 배울 수 있는 파이토치 프레임워크를 기준으로 진행되는데, 그렇다 보니 코드가 간결하여 딥러닝 모델에 좀 더 집중해서 배울 수 있어서 좋았습니다. 그리고 실전 파트에서 다양한 예제를 다루고 있으므로 실무에서 어떻게 딥러닝을 활용할 수 있는지 배우고자 하는 입문자에게 이 책을 추천합니다.
_ 이석곤 (엔컴 개발자)

머신러닝을 책으로 공부하는 것은 연애를 책으로 공부하겠다는 것과 다름이 없습니다. 문제와 데이터의 특성에 따라 고려해야 할 변수가 너무나 다르고 접근 방법이 천차만별이기 때문에 일반적으로 습득하여 적용할 수 있는 기술에는 한계가 있기 때문입니다. 기초가 말할 수도 없이 중요함에도 불구하고 많은 전문가들이 성급히 실전에 뛰어들고 부족한 부분은 책으로 메우기를 권하는데, 이 책의 저자는 직접 참여해 성과를 얻은 여러 프로젝트의 경험을 이 책을 통해 나누어 줍니다. 이론은 익숙한데 어떻게 사용해야 할지 모르겠다는 분들에게 좋은 길잡이가 될 것입니다.

_ 이제현 (연구원)
처음 딥러닝을 입문했을 때의 막막함은 아직도 잊히지 않습니다. 기초 지식조차 없는 상태에서 비전 인식 프로젝트를 진행해야 해서 저를 포함한 팀원들 모두가 우왕좌왕했는데, 지인을 통해 받은 참고 문서들과 코드들은 내용 파악도 되지 않았습니다. 그래서 지금도 딥러닝 도서가 발간되면 당시의 기억을 되살려 읽곤 하고 있습니다. 도서들을 읽다 보면 너무 기초적인 내용 위주로 서술된 입문서는 아쉬움이 많고, 그렇다고 깊이가 있는 책을 입문서로 선택하기엔 이론에 대한 습득이 전혀 이뤄지지 않는 문제가 있는데, 이 책은 이러한 난이도를 세심하게 신경 썼다는 생각이 많이 들었습니다. 무엇보다 책 내용을 흥미로운 실습 위주로 구성하여 독자의 관심을 이끌어 내기 때문에 딥러닝 입문에 어려움을 겪고 계신 많은 분들께 공유되기를 희망합니다.
_ 이진 (SW 개발자)

회원리뷰 (4건) 리뷰 총점9.8

혜택 및 유의사항?
구매 여러 영역을 공부할 수 있는 가성비좋은 책 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 i*********l | 2021.11.21 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
이 책의 가장 큰 장정은 타 딥러닝 책과 달리 코드 별로 코드 설명이 기재되어있다는 점입니다. 따라서 의미도 모른채 따라치기만 하는 딥러닝 공부를 방지할 수 있습니다.   프로젝트 별로 코드가 통째로 수록되어 있어서 초보자도 따라할 수 있는 반면, 각 프로젝트의 난이도는 꽤 있어서 실력 향상에도 크게 도움이 됩니다.   딥러닝 이론부터 텍스트, 이미지(영상), 음성;
리뷰제목

이 책의 가장 큰 장정은 타 딥러닝 책과 달리 코드 별로 코드 설명이 기재되어있다는 점입니다. 따라서 의미도 모른채 따라치기만 하는 딥러닝 공부를 방지할 수 있습니다.
 

프로젝트 별로 코드가 통째로 수록되어 있어서 초보자도 따라할 수 있는 반면, 각 프로젝트의 난이도는 꽤 있어서 실력 향상에도 크게 도움이 됩니다.
 

딥러닝 이론부터 텍스트, 이미지(영상), 음성까지 다루는 영역이 방대하여 가격 대비 구성이 알찬, 가성비 좋은 책이라고 생각합니다.
 

이 책 한 권으로 딥러닝의 여러 영역을 다채롭게 공부하고 있습니다. 직접 딥러닝을 구현하면서 공부하고 있는 분들께 적극 추천드립니다.

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한 줄씩 따라 해보는 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 스타블로거 : 블루스타 아***인 | 2021.10.24 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
CNN, 전이학습, NLP, GAN, 음성, Moviepy, Opencv 등을 활용해 다양한 딥러닝 예제를 PyTorch로 구현해보는 책이다. 인상적인 장점으로는 한 번쯤 구현하고 싶었던 재미있는 주제 6가지나 제공된다는 점, 예제가 풍부하다보니 본인이 종사하는 직장에 딥러닝을 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해볼 시간을 가질 수 있다는 점, 대학생 연합회에서 활동한 내역이 담겨있다보니 이해하기;
리뷰제목

CNN, 전이학습, NLP, GAN, 음성, Moviepy, Opencv 등을 활용해 다양한 딥러닝 예제를 PyTorch로 구현해보는 책이다.

인상적인 장점으로는 한 번쯤 구현하고 싶었던 재미있는 주제 6가지나 제공된다는 점, 예제가 풍부하다보니 본인이 종사하는 직장에 딥러닝을 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해볼 시간을 가질 수 있다는 점, 대학생 연합회에서 활동한 내역이 담겨있다보니 이해하기 쉽고 실용적이라는 점 등이 눈에 띄는 장점이라고 할 수 있다.


이 중에서도 대학생 연합회 출신의 멤버들이 쓴 책이라는 점이 가장 마음에 들었던 부분이다. 핸즈온 머신러닝이나 머신러닝 교과서같은 뛰어난 베스트셀러 대비 이 책이 차별성을 가지는 부분이다. 세계적인 연구자가 쓴 책은 내용의 왼성도나 깊이는 뛰어나지만 전달력이 약점이다. 물론 언급한 책들은 전달력도 일품인 책이지만 그럼에도 생략되거나 함축된 부분이 어느정도 존재한다.

특히 학사 출신 실무 경력 위주의 나같은 독자들은 연구보다는 실전적으로 접근하거나 직접 개발을 통해 익히는 것이 이해가 잘 될때가 많다. 컴퓨터 공학과 출신이라면 백견이 불여일타를 신조로 삼고 완성된 결과물이 이해를 높여주고 동기부여가 되기 때문에 더욱 그렇다.

이 책은 이론이 책의 25% 가량을 차지하고 나머지는 직접 코드로 개발하는 실습 과정으로 되어있다. 컴퓨터 공학과가 평소 프로그램을 개발하는 방식으로 이루어져있기에 위에 서술한 방식의 학습이 익숙한 독자라면 이 책으로 빠른 시간내에 다양한 성과를 낼 수 있을거라 생각한다.

또 대학생 연합회의 활동 내역이 담겨있어 전달력이 뛰어나다. 대학생이라면 아무래도 수학이나 연구 수준이 석박사에 비해 높을 수 없다. 대학생의 활동을 평가절하하려는 것이 아니라 그만큼 딥러닝이라는 난이도 높은 개념이 일반인들이 생각하는 상식과 가깝게 연결되어 있음을 뜻한다.

구현을 최우선 목적에 둔다면 라이브러리나 모델에 감춰진 수학적 개념이나 원리는 당장 필요없는 것도 사실이다. 하지만 훌륭한 기본서들은 더 나은 연구 성과를 위해 이런 부분들에 아낌없이 지면을 할애한다.

즉, 당장 구현에 불필요한 내용들이 많이 담겨있어 구현을 우선시하는 독자 입장에는 다소 집중력이 떨어질 수 있고 독자의 수준이 낮을수록 우선순위의 등고선이 입체적으로 보이지 않아 지치거나 난이도라는 장벽에 진입을 포기할 수도 있게된다.

대학생 수준에서 별도의 연구없이 딥러닝을 이해하려고 했던 시도와 노력이 읽는 내내 돋보였다. 그렇기에 서술하는 방식이 매우 구체적이고 직관적이어서 이해하기 쉽다.

예를 들면 14p에 소개되는 분류에 대표적인 손실함수 교차 엔트로피 오차(CEE)에 대한 설명이 그렇다. 수학이나 연구 기반이 없는 독자가 CEE를 공식으로 마주하면 일단 거부감이 들 것이다. 이를 아래와 같은 구체적인 예시로 설명한다.

“만약 모델이 개, 고양이, 하마를 각각 [0.2, 0.3, 0.5]의 확률로 예측했다면 수식 -(0log0.2 + 0log0.3 * 1*log0.5) = 0.69 가 손실함수의 결과가 된다.

공식을 이해하는 가장 초보적이고 확실한 방법은 숫자를 직접 대입해보는 것이다. 이 책은 이렇게 구체적인 예시와 이론을 연결하는 것이 장점이다. 마찬가지로 손실함수에서 경사하강법으로 이어지는 부분에서 다른 책들이 함축하거나 생략한 부분의 과정이 담겨있어 이해하기 쉽다.

또 구현에 초점을 맞추다 보면 의외로 딥러닝의 기본 원리를 많이 알 필요가 없을 때가 많다. 예를 들어 CNN 모델링 시 구현에 가장 많이 활용되는 수식은 아마도 Feature Map의 크기를 산정하는 공식일 거라 생각한다.Feature Map 크기

파레토의 법칙 마냥 많은 원리 중 엔지니어가 가장 흔하게 활용하는 기본적인 공식이 있는데 책은 실전 중심이기에 가장 중요한 것이 주로 담겨져 있어 제한된 시간 내 생산성을 높일 수 있는 것이 장점이다.

따라서 전반부에 등장하는 이론파트는 실무에 반드시 필요한 수준의 엑기스 이론들이 압축된 형태라 반드시 숙지해야 한다. 실전 중심의 사고로 쉽게 기술되어 있기에 Part1을 제대로 이해할 수 없다면 딥러닝 애플리케이션을 만드는데 큰 어려움을 겪을 것이다.


이 책의 또 하나의 강점은 풍분한 예제이다. 예제 제목만 봐도 꽤 흥미로운 주제임을 알 수 있고 누구나 한 번쯤은 구현해보고 싶은 예제들로 가득하다. 다루는 데이터의 소재 또한 다양하여 딥러닝에서 자주 활용되는 분야의 거의 모든 맛보기가 가능하다. 각 장 마다 읽고 실습한 후기를 간략히 남겨본다.

4장 농작물의 잎을 찍은 사진은 CNN, 분류, 전이학습이라는 기술을 활용한다. 지도학습에서 대표적으로 사용하는 회귀, 분류 중 분류 문제를 어떻게 모델링하는지 전처리에 어떤 고민을 해야 하는지 엿볼 수 있다.

CNN 모델의 기본 원리와 실전 적용법을 익히기 좋은 예제이며 특히 잘 학습된 모델을 가져와 새로운 모델에 적용해보는 전이학습 과정을 거친다. 처음 등장하는 예제부터 전이학습을 적용한 것만 봐도 책이 얼마나 실전 및 문제해결 중심으로 구성되어 있는지 파악할 수 있다.

5장 국민청원 분류는 NLP의 기초를 다질 수 있음은 물론 크롤링을 거쳐 Pandas를 활용하는 방법을 익힐 수 있다. 재미있는 주제인만큼 개인적으로도 시간 가는 줄 모르고 흥미롭게 실습했다. 이미지 분야에서 주로 활용되는 CNN을 텍스트 분야에 접목하는 부분도 흥미로웠다.국민청원

6장에서는 CycleGAN을 활용하여 실제 사진을 애니메이션으로 바꿔본다. 개인적으로 웹툰 AI에 관심이 많아 흥미롭게 실습할 수 있었다. 누구나 상상할 수 있는 웹툰의 기가막힌 스토리만 가지고 있다면 특정 작가의 그림으로 학습한 AI가 그림 작가 역할을 대신 해줄 수 있다면 인간이 가진 뛰어난 생각이 얼마나 쉽게 세상에 공유될 수 있을까?애니메이션

7장은 음성데이터를 분석하여 비명 소리인지 아닌지를 판별하는 모델을 만든다. 이 책의 장점 중 하나로 다양한 소재의 데이터가 등장한다는 점을 꼽을 수 있는데 이 장에서는 음성데이터도 다룬다. 음성에 대한 지식이 전무했는데 데이터를 수집하는 방법에서부터 Frame Processing까지 흥미로운 스킬들을 익힐 수 있었다.

8장은 전체 실습 내용 중 가장 인상적인 부분이었다. 수능 영어 문제를 푸는 딥러닝 모델을 구축하는 일이다. 이미 GPT-3가 수능 같은 문제를 풀고 성과를 낸 일은 늘 기사로 접했지만 이를 구현하고 싶은 마음 대비 시간이 늘 부족해 원리를 궁금해 하고 있던 차였는데 이 책에서 등장하는 모델의 성능이 비록 좋진 않지만 어떻게 모델을 구성해야 하는지 첫 단추를 꿰는 법을 배울 수 있어 만족스러웠다.수능풀이

특히, 일반적인 분류나 회귀가 아닌 현실의 문제를 어떻게 모델링 할 수 있을지 깊게 고민해볼 수 있는 장이다. 무조건 읽기만 할 것이 아니라 본인이라면 어떻게 구현할 지 먼저 설계해보고 하나씩 비교해가며 따라한다면 상당한 응용력을 쌓을 수 있는 장이 될 것이다. 또, 전이학습을 활용하면 응용의 범위가 얼마나 넓어질 수 있는지 깨달을 수 있을 것이다.

9장은 AI 주제와 더불어 영상, 이미지를 편집하는 능력을 배울 수 있다. Moviepy, Opencv와 같은 툴을 익혀 아이돌 무대 영상을 교차편집하는 실습을 진행한다. AlphaPose 모델을 활용하여 사람의 관절, 뼈다귀 형태를 추출하는 법도 실습한다. 이미지, 영상은 정말 다양한 전처리가 활용된다.교차편집

단순히 영상 교차편집 목적외에도 어떤 목적을 가진 모델이 필요로 될지 모르기 때문에 9장에 소개된 툴들로 전처리에 익숙해지고 싶다면 9장은 앞으로 많은 도움을 줄 수 있는 장이다.


정리하자면 실전 위주의 직관적이고 쉬운 설명으로 당장 딥러닝 성과물을 필요로 하는 이들에게 아주 유용한 실전서라 할 수 있다. 꼭 비즈니스 목적의 성과물이 아니더라도 이 책으로 결과물을 만들어본 후 핸즈온 머신러닝 같은 기본서를 다시 읽어본다면 그간 이해를 방해했던 막혔던 부분들이 뻥 뚫릴 수 있을 것이다.

단, 이 책을 보기 전에 PyTorch와 Python의 기본은 충실히 하는 편이 좋을 것이다. 물론 이 책을 그대로 따라하기만 해도 실습하는데 큰 무리는 없으나 기본 프로그래밍 실력이 부족하다면 부분적으로 이해하기 어려운 부분들이 생길 수 있다.

딥러닝을 좋아하는 누구에게나 유용한 책이지만 컴퓨터 공학 학습 방식에 익숙한 독자들, 연구보다 실무 중심의 종사자들, 기술이 어려운 비즈니스 분야 종사자 혹은 사업가, 학생 등의 독자들께 특히 추천하고 싶다.


댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1
포토리뷰 파이토치로 배우는 딥러닝 - 파이토치 딥러닝 프로젝트 모음집 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 h**i | 2021.10.21 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
[비제이퍼블릭에서 서평 이벤트 진행을 위해 제공 받은 도서 리뷰입니다]   인공지능, 머닝러신, 딥러닝이라는 단어는 전공자가 아니더라도, 알파고나 이세돌의 대결과 같은 뉴스를 통해서 한번 씩은 접해봤을것 같습니다.  단어만 들어도 전공자들만 할 수 있는거 아닌가 싶지만, 여러 딥러닝 프레임워크가 나오면서  어떻게 쓰는지만 알면 우리도 할 수 있다는;
리뷰제목

[비제이퍼블릭에서 서평 이벤트 진행을 위해 제공 받은 도서 리뷰입니다]


 

인공지능, 머닝러신, 딥러닝이라는 단어는 전공자가 아니더라도, 알파고나 이세돌의 대결과 같은 뉴스를 통해서 한번 씩은 접해봤을것 같습니다. 

단어만 들어도 전공자들만 할 수 있는거 아닌가 싶지만, 여러 딥러닝 프레임워크가 나오면서 
어떻게 쓰는지만 알면 우리도 할 수 있다는 것입니다. 

딥러닝하면 텐서플로우, 파이토치, 케라스 프레임워크들이 언급이 많이 되는데, 
이 책은 페이스북 인공지능 연구팀에서 개발한 파이토치를 다루고 있습니다.

책은 360페이지 정도로 부담되지 않는 분량입니다. 

또한 코드 설명도 아래처럼 자세히 되어 있습니다.


 


구성은 이론 파트와 실전 파트로 나와있습니다.
이론 파트에서는 다른 책보단 조금 쉽게 설명이 되어 있는 것 같습니다.
책을 읽으면서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 어떻게 구분하는지 알게 된 것 같습니다.

그리고 딥러닝 기술을 소개하는 부분에서 빠질 수 없는 수식은 수학을 다 까먹은 상태에서 이해안되는 건 있었지만
여러 참조 그림들이 있어 이해하는데는 도움이 됐습니다. 

실전파트에서는 이미지, 텍스트, 소리를 다루는 프로젝트를 다루고 있습니다.
특히, 주제가 식상하지 않아 흥미가 있었습니다

1) 작물 잎 사진으로 질병 분류하기
  . 이미지 분류 모델을 활용한 작물 잎 사진의 종류와 질병 유무를 분류하는 프로젝트
  
2) 국민청원 분류하기
  . 국민청원 글에 TextCNN 모델을 적용하여 특정 글에서 청원 참여인원 천명이상 달성 여부 분류
  
3) 실제 사진 애니메이션으로 만들기
  . GAN을 활용하여 실제 사진을 애니메이션으로 바꾸는 프로젝트
  
4) 실시간 비명 감지 시스템
  . 어떤 소리가 비명인지 아닌지 판단하는 프로그램을 만드는 프로젝트
  
5) 딥러닝을 이용한 수능 영어 풀기
  . LSTM(자연어처리)을 이용하여 데이터 모델링과 학습 및 분류
  
6) 아이돌 무대 자동 교차편집 생성
  . 여러 무대 영상을 하나의 영상으로 자연스럽게 편집해주는 프로젝트


요새 클론코딩 얘기가 많이 나오는데, 딥러닝도 이런 프로젝트를 하면서 익힐 수 있도록 책 구성이 되어 있어 다른 이론서보다는 좀 더 접근하기 쉬운게 장점이지 않을까 싶습니다. 그리고 이 책을 읽으실 분들은 파이썬 기본 문법은 알고 계시면 좋을 것 같습니다.
 

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한줄평 (2건) 한줄평 총점 10.0

혜택 및 유의사항 ?
구매 평점5점
프로젝트별로 코드와 코드 설명이 수록되어 있어서 초보자도 따라 할 수 있는 책입니다.
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
i*********l | 2021.11.21
평점5점
디테일한 전달력과, 한 번쯤 구현하고 싶었던 실습예제가 풍부하여 마음에 듭니다!
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
아***인 | 2021.10.24
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