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핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현

최신 딥러닝 기술만 골라 배우는

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판매가22,400
핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현

작품 소개

<핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현>

딥러닝의 기초 지식, 수학, 파이썬부터 실전 프로그래밍 구현까지,
RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN을 망라하는 최신 딥러닝 모델 마스터!


현 시점에서 개발자가 꼭 알아야 할 최신 딥러닝 기술들만을 골라 수식과 코드를 번갈아가며 매우 이해하기 쉽게 알려준다. 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들을 하나 하나 따라 해가다 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성해본다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해서, RNN(순환 신경망)과 LSTM, GRU, VAE(변이형 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망)까지, 최신 딥러닝의 필수 모델과 원리, 내부 동작을 빠짐없이 자세하게 설명한다. 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.


출판사 서평

| 이 책에서 다루는 내용 |
■ 실전에 응용할 수 있는 최신 딥러닝 기술 RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 포함
■ 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 딥러닝의 알고리즘을 파이썬 프로그래밍 코드로 구현
■ 파이썬과 수치연산 라이브러리 넘파이(NumPy)를 이용한 프로그래밍 기초 지식
■ 딥러닝의 근본적인 원리를 이해하는 데 필요한 핵심 수학 이론과 수식 코딩 방법
■ 독자들이 직접 응용해 수준 높은 코드로 발전시킬 수 있는 완전한 파이썬 코드 제공

| 이 책의 독자 대상 |
■ 최신 딥러닝 기술에 대해 기초부터 차근차근 공부하고 싶은 딥러닝 입문자
■ 딥러닝 알고리즘을 수식으로 이해하고 프로그래밍 코드로 구현해보고 싶은 개발자
■ 최신 딥러닝 알고리즘 코드를 작성해 업무나 현장에서 바로 적용해보고 싶은 개발자
■ 이 모든 과정을 한 권의 책으로 해결하고 싶은 사람


[추천의 글]
최근 딥러닝을 위한 프로그래밍 도구나 라이브러리가 다수 공개되며 활용의 문턱은 낮아졌지만, 대신 그 원리에 대한 깊은 이해의 여지는 줄어들었다고 볼 수 있다.
이 책은 알기 어려웠던 딥러닝의 원리를 배울 수 있는 책이다. 하지만 어렵지 않게 하나씩 풀어내어 쉽게 접근할 수 있게 차근차근 알려준다. 딥러닝의 핵심 기술인 순환신경망이나 적대적신경망 등을 예시와 함께 쉽게 설명하면서, 그 동작 원리를 이론과 예시 코드를 통해 깊이 있게 설명한다.
이 책은 딥러닝을 처음 배우고자 하는 분이나 도구를 사용하는 데 익숙하지만 그 원리가 궁금했던 실무자 등 다양한 수요를 충족시켜 줄 것이다.
- 허민회 / 현대자동차, AI Research(AIR) Lab 책임연구원

딥러닝은 개발 환경과 주피터 노트북 같은 도구, 그리고 모델을 만들 때 사용할 프로그래밍 언어를 알아야 하며, 행렬과 미분 등의 수학적 지식이 있어야 내부가 어떻게 동작하는지 이해하고 직접 만든 후 학습을 통해 정확도 높은 모델을 만들 수 있습니다. 꼭 필요한 부분을 모아 정리한 책은 없을까, 라며 이 책을 집었다면 오늘 행운을 다 써버린 건 아닌지 생각해보세요. 배웠던 지식을 정리하거나 진지하게 순서대로 공부해보고 싶은 독자라면 이 책을 추천합니다.
만들어진 모델을 바로 사용하는 것이 목적이라면 굳이 이 책이 아니더라도 인터넷 상에서 쉽게 방법을 찾을 수 있습니다. 이 책은 몇 가지 모델의 내부 동작을 개념적으로. 또 수학적으로 이해하고 직접 프로그래밍할 수 있도록 알려줍니다. 내부 동작을 알고 싶거나 아키텍처를 직접 구성해 훌륭한 딥러닝 모델을 직접 만들고 싶은 분에게 추천하며, 이 책을 통해 얻게 될 경험은 큰 도움이 될 것으로 생각합니다.
- 현동석 / (주)네이버, 지식베이스 리더

이 책은 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』의 2부 격에 해당하는 책입니다. 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』은 퍼셉트론에서 DNN, CNN까지 신경망 순전파와 역전파 수식을 명쾌하게 유도하고, 수식을 코드로 전환하는 과정이 매우 인상적인 책입니다. 한편, 이번 책 『핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현』은 전작의 장점을 살려 RNN, LSTM, GAN, GRU 등으로 확장하고 있습니다.
최근에 언어 모델은 Attention, Transformer, BERT로 발전하고 있습니다. 이들 모델은 모두 RNN/LSTM을 기반으로 합니다. 최신 모델에 대한 이해를 높이기 위해서는 RNN/LSTM에 대한 기초/이해가 중요합니다.
이 책에서는 RNN/LSTM의 순전파와 역전파에 적용된 수식을 유도하고 최종 수식을 코드로 구현하는 과정을 설명하기 때문에, 모델에 대한 이해와 통찰을 높이는 데 효과적입니다. RNN에 대한 이해가 필요한 분들이 읽으시면 상당히 많은 시간을 절약할 수 있을 것입니다. 언어 모델의 기본기를 고민하시는 분들께 강력히 추천하는 도서입니다.
- 김태완 / 한국오라클, 빅데이터 엔지니어, http://taewan.kim/


저자 소개

지은이
아즈마 유키나가(我妻 幸長)
'인간과 AI의 공존'을 미션으로 하는 주식회사 SAI-Lab의 대표이사로, AI 관련 교육과 연구 개발에 종사하고 있다. 토후쿠대학 대학원 이학연구과 수료 후 이학박사(물리학)를 취득했다.
인공지능, 복잡계, 뇌과학, 특이점(singularity) 등에 관심이 많으며 프로그래밍과 AI 분야의 온라인 강의에서 약 3만 5천 명의 학생을 가르쳤다. 세계 최대 교육 동영상 플랫폼인 유데미(Udemy)에서 '처음 시작하는 파이썬', '실전 데이터과학과 머신러닝', '모두의 딥러닝', '모두의 AI 강좌' 등을 강의하고 있다. VR, 게임, SNS 등 다양한 분야의 애플리케이션을 개발했다.

옮긴이
최재원
일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석으로 박사 학위를 취득했다.
현재 대학에서 교육 데이터 분석 및 인공지능 기반 교수학습 과정을 개발하고 있다. IT 관련 도서의 영어, 일어 번역가 겸 작가로도 활동 중이다.
번역서로는 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』(책만, 2019), 『데이터 과학 트레이닝 북』(인사이트, 2020), 『IT 개발자의 영어 필살기』(책만, 2020), 『대학 혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』(시그마프레스, 2019), 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』(에이콘출판, 2015), 『유니티 입문』(에이콘출판, 2012) 등이 있다. 저서로는 전자책 『VR, 가까운 미래』(리디북스, 2016)와 『스테파네트 아가씨를 찾아 헤맨 나날들』(황금가지, 2016)이 있다.

장건희
응용수학을 전공했지만 배운 것과는 무관한 삶을 살아왔다. 그러다가 머신러닝과 딥러닝이 주목받으면서 그간 잊고 살았던 수학과 통계가 자신에게 장점이 된다는 사실을 뒤늦게 깨달았다. 앞으로 인공지능 기술을 이용해 외국어를 배우지 않아도 되는 세상을 만들면 보람찬 인생일 것으로 생각하며 꾸준하게 딥러닝 기술을 탐구 중이다.

목차

[1장] 딥러닝의 발전
1.1 딥러닝 개요
__1.1.1 AI와 머신러닝
__1.1.2 딥러닝
1.2 딥러닝 응용 분야
__1.2.1 이미지 인식
__1.2.2 이미지 생성
__1.2.3 이상 탐지
__1.2.4 자연어 처리
__1.2.5 강화학습
__1.2.6 기타 분야에서의 응용 사례
1.3 이 책에서 다루는 딥러닝 기술
__1.3.1 RNN
__1.3.2 생성 모델

[2장] 학습 준비
2.1 아나콘다 개발 환경 구축
__2.1.1 아나콘다 다운로드
__2.1.2 아나콘다 설치
__2.1.3 주피터 노트북 실행
__2.1.4 주피터 노트북 사용
__2.1.5 노트북 종료
2.2 구글 코랩 사용
__2.2.1 구글 코랩 준비
__2.2.2 코랩 노트북 사용
__2.2.3 GPU 사용
__2.2.4 파일 사용
2.3 파이썬 기초
__2.3.1 변수와 변수형
__2.3.2 연산자
__2.3.3 리스트
__2.3.4 튜플
__2.3.5 딕셔너리
__2.3.6 if문
__2.3.7 for문
__2.3.8 함수
__2.3.9 변수의 범위
__2.3.10 클래스
2.4 넘파이와 맷플롯립
__2.4.1 모듈 임포트
__2.4.2 넘파이 배열
__2.4.3 배열을 생성하는 다양한 함수
__2.4.4 reshape를 이용한 형태 변환
__2.4.5 배열 연산
__2.4.6 원소 값에 접근
__2.4.7 그래프 그리기
__2.4.8 이미지 생성
2.5 수학 기초
__2.5.1 벡터
__2.5.2 행렬
__2.5.3 각 원소 간의 곱셈
__2.5.4 행렬 곱
__2.5.5 행렬 전치
__2.5.6 미분
__2.5.7 연쇄 법칙
__2.5.8 편미분
__2.5.9 연쇄 법칙의 확장
__2.5.10 정규분포

[3장] 딥러닝 기초
3.1 딥러닝 개요
__3.1.1 딥러닝이란?
__3.1.2 층의 방향과 층의 개수
__3.1.3 경사 하강법
__3.1.4 에포크와 배치
3.2 전결합층 순전파
__3.2.1 순전파의 수식
__3.2.2 순전파를 행렬로 표현
__3.2.3 순전파를 코드로 구현
3.3 전결합층 역전파
__3.3.1 역전파 수식
__3.3.2 역전파를 행렬로 표현
__3.3.3 역전파를 코드로 구현
3.4 전결합층 구현
__3.4.1 공통 클래스 구현
__3.4.2 은닉층 구현
__3.4.3 출력층 구현
3.5 단순한 딥러닝 구현
__3.5.1 손글씨 숫자 이미지 데이터 확인
__3.5.2 데이터 전처리
__3.5.3 순전파와 역전파
__3.5.4 미니 배치 구현
3.6 손글씨 숫자 이미지 인식의 전체 코드

[4장] RNN
4.1 RNN 개요
4.2 RNN층의 순전파
__4.2.1 순전파 개요
__4.2.2 순전파 수식
__4.2.3 순전파를 코드로 구현
4.3 RNN층의 역전파
__4.3.1 역전파 수식
__4.3.2 역전파를 행렬로 표현
__4.3.3 역전파를 코드로 구현
4.4 RNN층 구현
__4.4.1 RNN층 클래스
4.5 간단한 구조의 RNN 구현
__4.5.1 훈련 데이터 생성
__4.5.2 데이터 전처리
4.5.3 훈련
__4.5.4 예측
__4.5.5 곡선 생성
__4.5.6 sin 곡선 예측에 대한 전체 코드
4.6 2진수 덧셈 학습
__4.6.1 2진수 덧셈
__4.6.2 2진수 준비
__4.6.3 출력층
__4.6.4 훈련
__4.6.5 2진수 계산에 대한 전체 코드
4.7 RNN의 단점

[5장] LSTM
5.1 LSTM 개요
__5.1.1 LSTM 개요
__5.1.2 기억 셀
__5.1.3 망각 게이트 주변
__5.1.4 입력 게이트와 새로운 기억
__5.1.5 출력 게이트
5.2 LSTM층의 순전파
__5.2.1 LSTM층의 순전파
__5.2.2 순전파 코드 구현
5.3 LSTM층의 역전파
__5.3.1 역전파 수식
__5.3.2 망각 게이트
__5.3.3 입력 게이트
__5.3.4 새로운 기억
__5.3.5 출력 게이트
__5.3.6 행렬로 표현
__5.3.7 역전파 코드 구현
5.4 LSTM층 구현
__5.4.1 LSTM층 클래스
5.5 간단한 LSTM 구현
__5.5.1 LSTM 훈련
__5.5.2 sin 곡선 예측에 대한 전체 코드
5.6 LSTM을 이용한 문장 자동 생성
__5.6.1 텍스트 데이터 읽어들이기
__5.6.2 문자와 인덱스 관련
__5.6.3 문자 벡터화
__5.6.4 출력 결과의 의미
__5.6.5 텍스트 생성용 함수
__5.6.6 기울기 클리핑
__5.6.7 문장 생성에 대한 전체 코드
__5.6.8 결과 확인

[6장] GRU
6.1 GRU 소개
__6.1.1 GRU
__6.1.2 리셋 게이트
__6.1.3 새로운 기억
__6.1.4 업데이트 게이트
6.2 GRU층의 순전파
__6.2.1 GRU의 순전파
__6.2.2 순전파를 코드로 구현
6.3 GRU층의 역전파
__6.3.1 새로운 기억
__6.3.2 업데이트 게이트
__6.3.3 리셋 게이트
__6.3.4 입력의 기울기
__6.3.5 이전 시점 출력의 기울기
__6.3.6 GRU의 각 기울기를 행렬로 나타내기
__6.3.7 GRU의 역전파를 코드로 구현하기
6.4 GRU층 구현
__6.4.1 GRU층의 클래스
6.5 GRU 구현
__6.5.1 GRU 구현의 전체 코드
6.6 RNN을 이용한 이미지 생성
__6.6.1 이미지를 시계열 데이터로 간주하기
__6.6.2 훈련 데이터 준비하기
__6.6.3 이미지 생성
__
6.7 Seq2Seq

[7장] VAE
7.1 VAE 소개
__7.1.1 오토인코더
__7.1.2 VAE
7.2 VAE의 구조
__7.2.1 잠재 변수 샘플링
__7.2.2 재파라미터화 트릭
__7.2.3 오차 정의
__7.2.4 재구성 오차
__7.2.5 규제화항
7.3 오토인코더의 구현
__7.3.1 신경망 구현
__7.3.2 각 신경망층의 구현
__7.3.3 순전파와 역전파 구현
__7.3.4 미니 배치 학습 구현
__7.3.5 오토인코더 구현의 전체 코드
__7.3.6 생성된 이미지 나타내기
7.4 VAE에 필요한 신경망층
__7.4.1 VAE 구성
__7.4.2 평균과 표준편차를 출력하는 신경망층
__7.4.3 샘플링층
__7.4.4 출력층
7.5 VAE의 구현
__7.5.1 순전파와 역전파
__7.5.2 VAE를 구현하는 전체 코드
__7.5.3 잠재 공간의 시각화
__7.5.4 이미지 생성하기
7.6 VAE에서 파생되는 기술
__7.6.1 조건부 VAE
__7.6.2 β-VAE
__7.6.3 VQ-VAE
__7.6.4 VQ-VAE-2

[8장] GAN
8.1 GAN 소개
__8.1.1 GAN
__8.1.2 DCGAN
__8.1.3 GAN의 용도
8.2 GAN의 구조
__8.2.1 식별자의 학습 과정
__8.2.2 생성자의 학습 과정
__8.2.3 오차의 정의
8.3 GAN에 필요한 신경망층
__8.3.1 생성자와 식별자의 구조
__8.3.2 생성자의 출력층
__8.3.3 식별자의 출력층
8.4 GAN의 구현
__8.4.1 순전파와 역전파
__8.4.2 GAN의 훈련
__8.4.3 GAN의 학습
__8.4.4 이미지 생성
__8.4.5 GAN을 구현하는 전체 코드
__8.4.6 오차와 정확도 추이
8.5 GAN에서 파생되는 기술
__8.5.1 조건부 GAN
__8.5.2 pix2pix
__8.5.3 Cycle GAN

[9장] 딥러닝 추가 학습을 위한 유용한 정보
9.1 최적화 알고리즘
__9.1.1 최적화 알고리즘 개요
__9.1.2 확률적 경사 하강법(SGD)
__9.1.3 모멘텀
__9.1.4 아다그라드
__9.1.5 RMSProp
__9.1.6 아담
__9.1.7 최적화 알고리즘 구현 예
9.2 학습 테크닉
__9.2.1 드롭아웃
__9.2.2 Leaky ReLU
__9.2.3 가중치 감소
__9.2.4 배치 정규화
9.3 데이터 세트 소개
__9.3.1 사이킷런 데이터 세트
__9.3.2 케라스 데이터 세트
9.4 딥러닝의 미래

[부록]
A.1 간단한 구조의 RNN을 이용한 텍스트 생성
A.2 GRU를 이용한 텍스트 생성
A.3 참고문헌


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