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실전! GAN 프로젝트 상세페이지

실전! GAN 프로젝트

데이터 사이언스 시리즈 043 | 텐서플로와 케라스를 이용한 차세대 생성적 적대 신경망 모델 구축

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출간 정보
  • 2023.07.10 전자책 출간
  • 2019.11.07 종이책 출간
듣기 기능
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파일 정보
  • PDF
  • 300 쪽
  • 6.8MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791158394448
ECN
-
실전! GAN 프로젝트

작품 정보

파이썬 생태계를 사용하는 다양한 생성적 적대 신경망 아키텍처를 탐구해 본다!

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)을 사용하면 어떤 데이터 분포이든지 모방할 수 있기 때문에, 이를 바탕으로 차세대 인공지능 모델을 구축할 수 있다. GAN은 다양한 머신러닝 분야 중에서도 급속히 발전하는 분야로, 주요 연구개발 작업이 GAN과 관련하여 이뤄지고 있다. 이 책에서는 비지도학습 기술을 사용해 일곱 가지 GAN 프로젝트를 처음부터 끝까지 구축해 본다.

이 책에서는 GAN 프로젝트를 진행할 때 프로젝트를 효율적으로 구축하는 데 필요한 개념과 도구 및 라이브러리부터 알아본다. 또, 서로 다른 프로젝트에서 다양한 데이터셋을 사용하며 각 장마다 요구되는 작업의 복잡도가 증가한다. 이 책에서는 3D-GAN, DCGAN, StackGAN, CycleGAN처럼 인기 있는 접근방식을 다루며, 이것들을 실제로 구현해 봄으로써 생성 모델의 아키텍처와 기능을 이해할 수 있게 하였다.

이 책을 마치고 나면 직장에서 맡은 일이나 자신이 진행하는 일과 관련하여 GAN 모델을 처음부터 끝까지 구축하고 훈련하고 최적화하는 능력을 지니게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

* 3D ShapeNet이라고 부르는 데이터셋을 사용해 신경망을 훈련해 진짜 같은 형상을 생성하게 해 본다.
* DCGAN을 케라스로 구현해 애니메이션 캐릭터를 생성하게 해 본다.
* SRGAN 신경망을 구현해 고해상도 이미지를 생성하게 해 본다.
* 위키에서 따낸 사진으로 Age-cGAN을 훈련해 사람이 나이를 먹어도 신경망이 그 사람의 얼굴을 잘 알아볼 수 있게 한다.
* 조건부 GAN을 사용해 신경망이 영상을 또 다른 영상으로 변환하게 해 본다.
* StackGAN에 쓰이는 생성기와 판별기를 케라스로 구현하며 이해한다.

작가 소개

카일라쉬 아히르와 (Kailash Ahirwar)
카일라쉬 아히르와는 기계학습 및 심층학습 애호가이다. 자연 언어 처리 및 컴퓨터 비전에서부터 GAN을 사용한 생성 모델링에 이르기까지 인공지능과 관련된 여러 분야에서 근무했다. 메이트 랩(Mate Lab)의 공동 창립자이자 CTO이다. GAN을 사용하여 그림을 사진으로 바꾼다거나 질감을 나타내는 조각을 사용해 심층 이미지 합성을 제어하는 등으로 다양한 모델을 만든다. 인공일반지능(AGI) 구현을 아주 낙관적으로 전망하며 인공지능(AI)이 인간 진화의 주역이 될 것이라고 믿는다.

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