GAN 첫걸음 상세페이지
출간 정보
- 2021.03.15 전자책 출간
- 2021.03.10 종이책 출간
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파일 정보
- 281 쪽
- 7.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791162247129
ECN
-
GAN 첫걸음
작품 정보
인류에겐 이런 GAN 입문서가 필요했다
『신경망 첫걸음』으로 전 세계 수포자들에게 희망을 준 타리크 라시드가 쓴 파이토치 GAN 입문서. 원리만 알면 머신러닝 분야의 최신 기술 GAN 역시 어렵지 않다. 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐이다. 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 이미지를 생성해보며 안락하게 GAN을 익힐 수 있게 구성했다. 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려준다.
출판사 리뷰
멋진 아이디어는 누구나 쉽게 배울 수 있어야 한다
세계에서 가장 안락한 GAN 입문서
2014년 등장한 GAN은 빠르게 발전하는 머신러닝 분야에서 특히 폭발적인 관심을 모았습니다. 인간이 보기에 그럴듯한 새로운 결과를 기계가 알아서 생성한다는 건 혁신이었습니다. 신경망 분야의 세계적인 석학인 얀 르쿤은 GAN을 “최근 10년 동안 머신러닝 분야에서 나온 제일 멋진 아이디어”라고 평하기도 했습니다.
GAN에 대한 연구는 현재도 활발히 진행 중이지만, 신경망과 마찬가지로 원리만 알면 GAN 역시 어렵지 않습니다. 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐입니다. 『신경망 첫걸음』으로 전 세계 수포자들에게 희망을 준 타리크 라시드가 이번에는 GAN 입문서를 썼습니다. 멋진 아이디어는 간결하고 쉬운 설명으로 많은 사람에게 알려질 때 더욱 빛난다는 저자의 신념이 책 곳곳에서 고스란히 전해집니다.
『신경망 첫걸음』과 마찬가지로 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려줍니다. 기존 신경망에 비해 구현이 까다로울 수 있지만, 파이토치와 구글 코랩을 사용해 구현 시 어려움을 겪지 않게 배려했습니다. 1부에서 파이토치와 신경망 기초를 배우고, 2부에서 MNIST 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 생성하며, 3부에서는 합성곱 GAN과 조건부 GAN 등 더 고급 기법을 살펴봅니다. 그림으로 합성곱을 설명하는 챕터 하나만 봐도, 이 책이 세상 어떤 딥러닝 자료보다 친절하다는 사실을 알 수 있습니다.
추천사
제가 읽은 머신러닝, 파이토치, GAN 분야 도서 중에서 최고의 책이었습니다. 설명 순서를 극도로 잘 구성해서 복잡한 아이디어도 이해하기 무척 쉬웠습니다. 세상 모든 교재를 이렇게 쓰면 참 좋겠습니다.
- 토머스 롤리 (아마존 독자)
GAN을 설명하는 블로그, 논문, 교과서, 동영상은 많지만, 학교 수학만 아는 사람도 이해할 수 있게 설명하는 건 이 책뿐입니다. 저자의 전작 『신경망 첫걸음』을 읽어봤다면 왜 그 책이 아마존 베스트셀러 1위인지 잘 알 겁니다. 저자는 어떤 걸 가르치고 어떤 건 다루지 않을지 숙고하여 가능한 한 많은 사람이 좌절하지 않고 가이드를 따라올 수 있게 했습니다.
- 제임스 (굿리즈 독자)
『신경망 첫걸음』으로 전 세계 수포자들에게 희망을 준 타리크 라시드가 쓴 파이토치 GAN 입문서. 원리만 알면 머신러닝 분야의 최신 기술 GAN 역시 어렵지 않다. 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐이다. 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 이미지를 생성해보며 안락하게 GAN을 익힐 수 있게 구성했다. 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려준다.
출판사 리뷰
멋진 아이디어는 누구나 쉽게 배울 수 있어야 한다
세계에서 가장 안락한 GAN 입문서
2014년 등장한 GAN은 빠르게 발전하는 머신러닝 분야에서 특히 폭발적인 관심을 모았습니다. 인간이 보기에 그럴듯한 새로운 결과를 기계가 알아서 생성한다는 건 혁신이었습니다. 신경망 분야의 세계적인 석학인 얀 르쿤은 GAN을 “최근 10년 동안 머신러닝 분야에서 나온 제일 멋진 아이디어”라고 평하기도 했습니다.
GAN에 대한 연구는 현재도 활발히 진행 중이지만, 신경망과 마찬가지로 원리만 알면 GAN 역시 어렵지 않습니다. 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐입니다. 『신경망 첫걸음』으로 전 세계 수포자들에게 희망을 준 타리크 라시드가 이번에는 GAN 입문서를 썼습니다. 멋진 아이디어는 간결하고 쉬운 설명으로 많은 사람에게 알려질 때 더욱 빛난다는 저자의 신념이 책 곳곳에서 고스란히 전해집니다.
『신경망 첫걸음』과 마찬가지로 수학 공식은 줄이고 친절한 그림과 문장으로 개념 원리를 알려줍니다. 기존 신경망에 비해 구현이 까다로울 수 있지만, 파이토치와 구글 코랩을 사용해 구현 시 어려움을 겪지 않게 배려했습니다. 1부에서 파이토치와 신경망 기초를 배우고, 2부에서 MNIST 손 글씨부터 풀컬러 연예인 얼굴까지 GAN으로 생성하며, 3부에서는 합성곱 GAN과 조건부 GAN 등 더 고급 기법을 살펴봅니다. 그림으로 합성곱을 설명하는 챕터 하나만 봐도, 이 책이 세상 어떤 딥러닝 자료보다 친절하다는 사실을 알 수 있습니다.
추천사
제가 읽은 머신러닝, 파이토치, GAN 분야 도서 중에서 최고의 책이었습니다. 설명 순서를 극도로 잘 구성해서 복잡한 아이디어도 이해하기 무척 쉬웠습니다. 세상 모든 교재를 이렇게 쓰면 참 좋겠습니다.
- 토머스 롤리 (아마존 독자)
GAN을 설명하는 블로그, 논문, 교과서, 동영상은 많지만, 학교 수학만 아는 사람도 이해할 수 있게 설명하는 건 이 책뿐입니다. 저자의 전작 『신경망 첫걸음』을 읽어봤다면 왜 그 책이 아마존 베스트셀러 1위인지 잘 알 겁니다. 저자는 어떤 걸 가르치고 어떤 건 다루지 않을지 숙고하여 가능한 한 많은 사람이 좌절하지 않고 가이드를 따라올 수 있게 했습니다.
- 제임스 (굿리즈 독자)
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