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소문난 명강의 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

: 기초부터 수식, 실습까지 담은 올인원 딥러닝 입문 교과서

리뷰 총점9.7 리뷰 16건 | 판매지수 2,601
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 08월 30일
쪽수, 무게, 크기 584쪽 | 1068g | 183*235*25mm
ISBN13 9791169210140
ISBN10 1169210147

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

1장 개발 환경 구축하기
1.1 아나콘다 설치하기
1.2 VS Code 설치 및 환경 설정
1.3 마치며

2장 딥러닝 소개
2.1 딥러닝이란?
2.2 좋은 인공지능이란?
2.3 머신러닝 프로젝트 워크플로
2.4 수학 용어 설명
2.5 마치며

3장 파이토치 튜토리얼
3.1 왜 파이토치인가?
3.2 (실습) 파이토치 설치
3.3 텐서란?
3.4 (실습) 기본 연산
3.5 (실습) 텐서 형태 변환
3.6 (실습) 텐서 자르기 & 붙이기
3.7 (실습) 유용한 함수들

4장 선형 계층
4.1 행렬 곱
4.2 (실습) 행렬 곱
4.3 선형 계층
4.4 (실습) 선형 계층
4.5 (실습) GPU 사용하기
4.6 마치며

5장 손실 함수
5.1 평균 제곱 오차
5.2 (실습) MSE Loss
5.3 마치며

6장 경사하강법
6.1 미분이란?
6.2 편미분
6.3 경사하강법
6.4 학습률에 따른 성질
6.5 (실습) 경사하강법 구현
6.6 (실습) 파이토치 오토그래드 소개
6.7 마치며

7장 선형 회귀
7.1 선형 회귀란?
7.2 선형 회귀의 수식
7.3 (실습) 선형 회귀
7.4 마치며

8장 로지스틱 회귀
8.1 활성 함수
8.2 로지스틱 회귀란?
8.3 로지스틱 회귀의 손실함수
8.4 로지스틱 회귀의 수식
8.5 (실습) 로지스틱 회귀
8.6 마치며

9장 심층신경망 I
9.1 심층신경망
9.2 심층신경망의 학습
9.3 역전파 알고리즘의 수식
9.4 그래디언트 소실 문제
9.5 렐루
9.6 (실습) Deep Regression
9.7 마치며

10장 확률적 경사하강법
10.1 확률적 경사하강법이란?
10.2 SGD의 직관적 이해
10.3 미니배치 크기에 따른 SGD
10.4 (실습) SGD 적용하기
10.5 마치며

11장 최적화
11.1 하이퍼파라미터란?
11.2 팁 : 효율적인 연구/개발 진행 방법
11.3 적응형 학습률
11.4 적응형 학습률의 수식
11.5 (실습) 아담 옵티마이저 적용하기
11.6 마치며

12장 오버피팅을 방지하는 방법
12.1 모델 평가하기
12.2 오버피팅이란?
12.3 테스트셋 구성하기
12.4 (실습) 데이터 나누기
12.5 마치며

13장 심층신경망 II
13.1 이진 분류
13.2 평가 지표
13.3 (실습) Deep Binary Classification
13.4 심층신경망을 활용한 분류
13.5 소프트맥스 함수와 교차 엔트로피 손실 함수
13.6 다중 클래스 분류 결과 분석하기
13.7 (실습) Deep Classification
13.8 마치며

14장 정규화
14.1 정규화의 개요
14.2 가중치 감쇠
14.3 데이터 증강
14.4 드롭아웃
14.5 배치정규화
14.6 (실습) 정규화
14.7 마치며

15장 실무 환경에서의 프로젝트 연습
15.1 실무를 진행하듯 실습하기
15.2 워크플로 리뷰
15.3 실습 소개
15.4 (실습) 분류기 모델 구현하기
15.5 (실습) 데이터 로딩 구현하기
15.6 (실습) 트레이너 클래스 구현하기
15.7 (실습) train.py 구현하기
15.8 (실습) predict.ipynb 구현하기
15.9 마치며

16장 표현 학습
16.1 특징(feature)이란?
16.2 원 핫 인코딩
16.3 차원 축소
16.4 오토인코더
16.5 마치며

17장 확률론적 관점
17.1 들어가며
17.2 기본 확률 통계
17.3 MLE(Maximum Likelihood Estimation)
17.4 신경망과 MLE
17.5 수식: MLE
17.6 MSE 손실 함수와 MLE

18장 CNN(합성곱신경망)
18.1 전통적인 방식
18.2 합성곱 연산
18.3 패턴 추출의 원리
18.4 맥스 풀링과 스트라이드 기법
18.5 합성곱신경망 설계 예제
18.6 (실습) CNN으로 MNIST 분류 구현하기
18.7 마치며

19장 RNN(순환신경망)
19.1 순환신경망 소개
19.2 RNN 한 걸음씩 들여다보기
19.3 순환신경망 활용 사례
19.4 LSTM
19.5 그래디언트 클리핑
19.6 (실습) LSTM으로 MNIST 분류 구현하기
19.7 마치며

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

어떻게 딥러닝 학습을 시작해야 할지 모르는 딥린이를 위한 입문 교과서
이 책은 개념, 수식, 실습으로 이어지는 최적의 딥러닝 학습 커리큘럼을 통해 딥러닝에 대한 기본기를 탄탄하게 키워줍니다.

★ 이 책에서 배우는 내용
· 개발 환경
· 딥러닝의 개념
· 파이토치 튜토리얼
· 선형 계층
· 손실 함수
· 경사하강법
· 선형 회귀
· 로지스틱 회귀
· 심층신경망
· 확률적 경사하강법
· 최적화
· 오버피팅 방지
· 심층신경망으로 분류 문제 해결
· 정규화
· 표현 학습
· 확률론적 관점
· CNN(합성곱신경망)
· RNN(순환신경망)

★ 이 책의 구성
딥러닝 개념 및 이론 설명
딥러닝의 기초 개념을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 표현을 최소화하고 그림 또는 시각화를 활용하여 설명합니다. 기초부터 심화 단계까지 차근차근 접근할 수 있도록 구성했으며 딥러닝의 여러 진행 방식에 대해 원리와 구조를 조금 더 쉽게 체득할 수 있습니다.

수식 정리
딥러닝을 제대로 공부하기 위해서 수학적 배경지식은 반드시 필요합니다. 딥러닝의 기초 개념 및 이론을 수식을 통해 다시 한번 정리합니다.

실습 코드
앞에서 배운 이론과 수식을 파이토치로 어떻게 구현하는지에 대해 익힐 수 있습니다. 이 책의 실습은 GPU 없이 실행이 가능합니다. GPU가 있다면 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있지만, GPU 없이도 최대 몇십 분 이내로 실행이 완료되도록 구성되어 있습니다.

실무 환경에서의 실전 같은 프로젝트 연습
단순히 주피터 노트북으로 하는 실습이 아닌 실제 머신러닝 프로젝트를 진행하듯이 파일을 구성하고 CLI 환경에서의 실습을 진행합니다. 단순히 MNIST 분류기를 만들고 끝내는 것이 아니라 실전처럼 MNIST 분류기 성능을 끌어 올리는 방법과 이를 위한 실험 환경 구축 방법에 대해 알아봅니다.

★ 대상 독자
이 책은 딥러닝을 처음 접하는 독자 또는 딥러닝을 어느 정도 알고 있지만 기초가 부족한 독자를 대상으로 합니다.

★ 예제 소스
https://github.com/kh-kim/deep_learning_book_exercise

추천평 추천평 보이기/감추기

이 책은 저자의 전문 지식과 실무 노하우를 바탕으로 연구/개발 상황을 가정한 실전 예제를 통해 기초를 탄탄히 하고 응용할 수 있도록 도움을 줍니다. 차근차근 기본기를 다질 수 있도록 수식 표현을 설명하는 과정에도 저자의 세심한 배려가 돋보입니다. 또한 입문자를 위해 이론과 수식을 분리하여 설명하고 있습니다. 인공지능 관련 실무자부터 이제 막 딥러닝에 관심이 생긴 입문자까지 자신의 실력을 향상 시킬 수 있는 좋은 책입니다.
- 김형준 (NAVER Clova 머신러닝 엔지니어)

『김기현의 딥러닝 부트캠프』는 기본을 다지는 데 필요한 바이블 같은 책이라고 생각합니다. 이 책은 군더더기 같은 내용은 과감히 빼고 꼭 살펴봐야 하는 수학/통계 이론을 꼼꼼하게 다루고 있습니다. 저자의 팁이 가득한 파이토치 실습을 통해 여러분도 각자의 데이터나 해결해야 하는 문제 등에 바로 응용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
- 이기창 (NAVER Language Representatio 팀 리더)

인공지능 분야의 핵심인 딥러닝 기술을 비전공자도 쉽게 접근하고 이해할 수 있는 책입니다. 단순한 개념 설명을 넘어 초심자도 쉽게 따라갈 수 있도록 체계적으로 구성되어 있습니다. 또한 구체적인 실습 자료를 제공하고 있으며 핵심 수식 또한 차근차근 이해하기 쉽게 설명하고 있습니다. 이 책은 어렵게만 느껴지던 인공지능 기술 학습에 있어 진입 장벽을 획기적으로 낮춰 주는 역할을 할 것입니다.
- 주재걸 (KAIST 김재철AI대학원 교수)

딥러닝을 다룬 책이 많이 증가했습니다. 이러한 수많은 책 중에서 이 책이 가지고 있는 명확한 강점이 있습니다. 이 책은 저자의 오랜 실무 경험이 고스란히 담겨 있는 실습 과정을 담고 있다는 것입니다. 실무에 바로 적용할 수준의 코드와 프로젝트 파일 구조를 다루고 있어 입문자는 물론 현업에 종사하고 있는 독자에게도 유용한 지침서가 될 것입니다.
- 최성준 (고려대학교 인공지능학과 조교수)

현업 일선에서 딥러닝과 관련한 초거대 언어 모델 연구 개발 그리고 서비스화까지 이끌고 있는 저자의 내공이 묻어 나오는 책입니다. 딥러닝의 기본 개념과 이론적 설명, 코드 레벨의 핸즈온 자료와 다양한 실습 예제는 물론 실전 같은 프로젝트 연습과 배포 과정까지 담아 딥러닝을 학습하고자 하는 독자 특히 딥러닝 역량 강화를 원하는 소프트웨어 개발자에게 많은 도움이 될 것입니다.
- 하정우 (NAVER AI Lab 소장)

회원리뷰 (16건) 리뷰 총점9.7

혜택 및 유의사항?
포토리뷰 도서 리뷰_김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 i******n | 2022.10.03 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
한빛미디어의 “김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치”를 소개합니다.     최근 몇 년간 머신 러닝, 딥러닝에 대한 많은 도서가 출간되었고, 각 도서마다 특색을 가지고 있다. 입문자를 타겟으로 하는 많은 도서가 있는가 하면, 이미지, 영상에 대한 딥러닝, 혹은 언어를 포커스한 딥러닝 도서들도 있다. 이 책은 타 도서와 비교하여 어떤 내용에 포커스해서 차별화;
리뷰제목

한빛미디어의 “김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치”를 소개합니다.

 

 

최근 몇 년간 머신 러닝, 딥러닝에 대한 많은 도서가 출간되었고, 각 도서마다 특색을 가지고 있다. 입문자를 타겟으로 하는 많은 도서가 있는가 하면, 이미지, 영상에 대한 딥러닝, 혹은 언어를 포커스한 딥러닝 도서들도 있다. 이 책은 타 도서와 비교하여 어떤 내용에 포커스해서 차별화 포인트를 가지고 있을까. 도서 주요 내용만을 본다면 기존 머신러닝, 딥러닝 입문서에서 다루는 내용과 특별함을 가지고 있다고 생각치 않는다.

 

하지만 저자의 이름을 어렴풋이 기억하는 이유는

머신러닝, 딥러닝이 관심을 받던 몇 년 전 강의가 전무했던 시절 패스트캠퍼스에서 자연어 처리 강의를 했다는 기억이 있기에 저자에 대한 믿음이 있다고나 할까…

 

딥린이를 위한 …

 

딥린이라는 재미있는 단어가 나오는데, 본 도서는 머신러닝, 딥러닝 입문자를 타겟으로 하고 있다.

 

저자의 경우 자연어 처리 강의로 유명해주신 분이기는 하지만, 머신러닝과 딥러닝, CNN과 RNN 등 딥러닝 입문자를 위한 기초 내용을 충실히 다루고 있다. 저자가 딥러닝 초창기부터 유명한 강의 강사였던 점이 본 도서의 매력을 좀더 끌고 나가는데 충분하지 않는가…

 

 

적절한 이론과 함께 실습, 특히 본 도서는 tensorflow 보다는 pytorch를 기반으로 실습을 진행한다.

 

학습 온라인 동영상 강의의 경우 저자의 강의와 함께 연계하도록 로드맵을 구상하였다. 아래 그림에서 보면 본 도서의 경우 딥:클 입문 이후, 딥:클 초급 단계, 이후 NLP 입문으로 이어지는 중간 단계에 해당한다.

 

충실한 입문서-중급서 내용 전개 …

 

도서의 각 챕터마다 다루고 하는 내용을 소개하고

 

챕터 마지막 부분에 요약을 둠으로써 배운 지식의 되새김을 하도록 전개하고 있다.

 

물론 실습 문제를 통해 본문에서 배운 이론과 예제를 독자로 하여금 확장해서 응용하도록 유도하는 부분도 마음에 든다.

 

굳이 단점을 고르라면 내용의 충실도와 짜임새 있는 편집 모두 좋았으나, 그림에 대한 사용과 예제가 조금 부족하지 않았을까 싶은데, 그림을 통해 시각적인 효과 역시 무시 못하기 때문입니다. (충분하다고 생각이 되면서도 입문서로 접근하는 독자라면 그런 느낌을 받지 않을까)

 

타겟 독자는 누구일까… 전체적인 내용은 머신러닝 입문서에 해당하는 내용이긴 하지만, 입문을 하더라도 중급으로 확장하고자 할 때, 좀 더 예제를 통한 머신러닝, 딥러닝 지식을 높이고자 하는 독자가 아닐까 싶다.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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포토리뷰 [똑똑한 도서소개] 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 스타블로거 : 블루스타 꽃***용 | 2022.10.03 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
[똑똑한 도서소개] 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)   * 이 소개글은 한빛미디어에서 도서를 제공받아 구매가이드 성격으로 작성하는 글이어서 홍보 위주의 포스팅입니다.  필자는 딥러닝이란 말을 코로나19 시대에 한창 진행되던 B2B 인터넷방송을 통해서 알게 되었다. 그 당시 딥러닝은 필자 입장에;
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[똑똑한 도서소개] 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치

글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)


 

* 이 소개글은 한빛미디어에서 도서를 제공받아 구매가이드 성격으로 작성하는 글이어서 홍보 위주의 포스팅입니다. 

필자는 딥러닝이란 말을 코로나19 시대에 한창 진행되던 B2B 인터넷방송을 통해서 알게 되었다. 그 당시 딥러닝은 필자 입장에서는 생소했을 뿐 아니라 엄청 어려운 학문이었던 것으로 기억한다. 머신러닝과 딥러닝을 비교하는 내용도 많았던 것으로 기억한다. 

이 딥러닝을 만드는데 필요한 프로그램은 여러가지가 있지만 여기서는 딥러닝에 필요한 프로그램인 파이토치에 대해서 설명한 책이 출간되어 소개하도록 하겠다. 그런데 PC고장이 장기화된 끝에 풀렸으나 시점이 3주나 지났음을 감안해서 이번 소개에서는 출판사의 리뷰를 간단하게 요약하는 것으로 대신하도록 하겠다. 








 

이 책은 “어떻게 딥러닝 학습을 시작해야 할지 모르는 딥린이를 위한 입문 교과서” 로서 개념, 수식, 실습으로 이어지는 최적의 딥러닝 학습 커리큘럼을 통해 딥러닝에 대한 기본기를 탄탄하게 키워준다.  

이 책에서 배우는 내용을 살펴보면 개발 환경으로부터 시작하여 딥러닝의 개념, 파이토치 튜토리얼, 선형 계층, 손실 함수, 경사하강법, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 심층신경망, 확률적 경사하강법, 최적화, 오버피팅을 방지하는 법, 심층신경망으로 분류 문제 해결, 정규화, 표현 학습, 확률론적 관점 등 파이토치와 딥러닝을 배우는데 필요한 모든 것에 대해서 다루고 있다. 

이 책은 딥러닝의 기초 개념을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 표현을 최소화하고 그림 또는 시각화를 활용하여 설명하고, 기초부터 심화 단계까지 차근차근 접근할 수 있도록 구성했으며 딥러닝의 여러 진행 방식에 대해 원리와 구조를 조금 더 쉽게 체득할 수 있도록 해 준다. 또한, 딥러닝을 제대로 공부하기 위해서 수학적 배경지식이 꼭 필요한데, 딥러닝의 기초 개념 및 이론을 수식을 통해 다시 한번 정리하고 있다. 











 

책 소개를 마치면서

딥러닝을 처음 배우는 사람들에게 이 책은 어울리지만 이 책을 제대로 보려면 선형대수를 사전에 이해하고 간다면 훨씬 쉬운 이해가 가능하다. 

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포토리뷰 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 - 딥러닝 입문 올인원 내용 평점4점   편집/디자인 평점5점 a***d | 2022.10.02 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
'딥러닝이 무엇인가'라는 물음에 답을 구하기 위해 책을 따로 찾지는 않겠지만 그래도 이런 것이 곧 관심의 시작이라고 생각합니다. 딥러닝의 쓸모를 알고서 활용을 하고 싶을 때, 그 시작을 위한 많은 것들을 균형있게 잘 모아놓은 [김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치]였습니다.   천리길도 한 걸음부터인 것처럼 정석이라고 해야 할지 점진적으로 이해와 숙련도를 확장시;
리뷰제목

'딥러닝이 무엇인가'라는 물음에 답을 구하기 위해 책을 따로 찾지는 않겠지만 그래도 이런 것이 곧 관심의 시작이라고 생각합니다. 딥러닝의 쓸모를 알고서 활용을 하고 싶을 때, 그 시작을 위한 많은 것들을 균형있게 잘 모아놓은 [김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치]였습니다.

 

천리길도 한 걸음부터인 것처럼 정석이라고 해야 할지 점진적으로 이해와 숙련도를 확장시키는 구조라고 느꼈습니다. 이미 알고 있는 영역들이 섞여있다고 하여도 건너뛰기보다 읽고서 또 지식과 기술을 탄탄하게 연결시킨다는 마음가짐으로 접근하면 좋을 듯하였습니다.

덜컥 흥미를 잃게 하고 뒤돌아서게 할 그런 난이도의 것이 등장하기 전에 포괄적이면서 놓치지 말아야 할 딥러닝에 관한 개념부터 그 배경과 역사 등이 소개됩니다. 설명에 있어서 바탕이 된 건 그 '필요''구현 환경'이었고요. 그리고 전공자가 아니라면 소원했을 수학적 소양을 다시 닦을 부분도 꽤 많았습니다.

 

배우게 될 내용을 정리하는 것부터 주제와 개념에 대한 맥락 파악을 그림으로 도왔고, 배운 개념과 예제 데이터 셋으로 파이토치에서 직접 구현하는 디테일 있는 과정, 바로 연결되는 핵심 요약과 복습까지 이어졌습니다. 로드맵입니다. 기존 머신 러닝의 한계나 파이토치가 지닌 장단점이나 발전의 방향성 등에 대한 설명에서 통찰이 많이 드러났고요.

 

주요 함수와 텐서로서의 연산, 선형 회귀와 로지스틱 회귀, 정규화, 표현 학습 등의 내용을 다루는 데 있어서 목적이 실무 프로젝트에 이르는 연습이라는 점이 특히 [김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치]의 장점이었다고 생각합니다.

 










 

* 한빛미디어 나는 리뷰어다활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

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한줄평 (2건) 한줄평 총점 10.0

혜택 및 유의사항 ?
구매 평점5점
유명한 강의를 책으로 만나볼 수 있어서 넘 좋아요.
1명이 이 한줄평을 추천합니다. 공감 1
d********2 | 2022.09.24
구매 평점5점
딥러닝을 차근차근 깊이있게 제대로 다룬 책.
2명이 이 한줄평을 추천합니다. 공감 2
YES마니아 : 로얄 m**********4 | 2022.09.06
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