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PyTorch로 배우는 딥러닝 기초 - PyTorch, 딥러닝, 신경망, 텐서, 자동 미분, 데이터 로딩, 모델 훈련, 손실 함수, 최적화, CNN, RNN, 전이 학습, GPU, 하이퍼파라미터, 배치 학습, 정규화, 활성화 함수 상세페이지

PyTorch로 배우는 딥러닝 기초 - PyTorch, 딥러닝, 신경망, 텐서, 자동 미분, 데이터 로딩, 모델 훈련, 손실 함수, 최적화, CNN, RNN, 전이 학습, GPU, 하이퍼파라미터, 배치 학습, 정규화, 활성화 함수

컴퓨터 과학의 정석: 기초부터 최신 기술까지

  • 관심 0
소장
전자책 정가
12,400원
판매가
12,400원
출간 정보
  • 2025.01.31 전자책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • EPUB
  • 약 9.6만 자
  • 0.5MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791173089534
ECN
-
PyTorch로 배우는 딥러닝 기초 - PyTorch, 딥러닝, 신경망, 텐서, 자동 미분, 데이터 로딩, 모델 훈련, 손실 함수, 최적화, CNN, RNN, 전이 학습, GPU, 하이퍼파라미터, 배치 학습, 정규화, 활성화 함수

작품 정보

《PyTorch로 배우는 딥러닝 기초》는 딥러닝의 기본 개념과 PyTorch 프레임워크를 통해 실습적으로 학습할 수 있도록 구성된 종합적인 안내서입니다. 이 책은 딥러닝을 처음 접하는 독자부터 어느 정도 경험이 있는 독자까지 모두에게 적합하며, 이론과 실습을 균형 있게 다루어 딥러닝의 기초를 탄탄히 다질 수 있도록 도와줍니다.

책은 텐서의 기본 개념을 시작으로, 자동 미분과 같은 PyTorch의 핵심 기능을 심도 있게 설명합니다. 데이터 로딩과 전처리, 모델 훈련, 손실 함수 및 최적화 기법에 대해서도 자세히 다루며, 이를 통해 독자가 실제 문제를 해결하는 데 필요한 기초적인 기술을 익힐 수 있습니다. 또한, CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망)과 같은 다양한 딥러닝 모델을 구현하며, 전이 학습을 통해 기존 모델을 활용하는 방법도 배울 수 있습니다.

하이퍼파라미터 조정, 정규화 기법, 활성화 함수의 선택 등 모델 성능을 극대화할 수 있는 다양한 기법들도 소개됩니다. 더불어 PyTorch Lightning과 TorchVision을 활용한 고급 기술도 다루어, 효율적인 코드 작성과 실험 관리를 통해 연구 및 실습의 생산성을 높일 수 있습니다.

마지막으로, GPU를 활용한 연산 가속 및 시각화 기법을 통해 딥러닝 모델의 훈련 결과를 효과적으로 분석하고 이해할 수 있도록 안내합니다. 이 책을 통해 독자는 딥러닝의 기초를 확고히 하고, 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것입니다. 실습 중심의 접근 방식을 통해 독자 스스로 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있으며, 딥러닝 연구 및 개발에 필요한 통찰력을 갖출 수 있습니다.

*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.

작가 소개

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.

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