fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 상세페이지
출간 정보
- 2021.08.30 전자책 출간
- 2021.08.10 종이책 출간
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파일 정보
- 721 쪽
- 17.3MB
지원 환경
- 앱
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- PAPER
ISBN
9791162246597
ECN
-
fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝
작품 정보
딥러닝 공부는 ‘fastai’를 만나기 전과 후로 나뉜다.
내가 짠 코드가 딥러닝을 한다! 이제 조금 게으르게 살아도 되겠다!
fastai 라이브러리는 딥러닝 응용에 일관된 인터페이스를 최초로 제공하며 ‘모두를 위한 딥러닝’을 가능하게 한다. 이제 더 이상 딥러닝은 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등 거대 기술 기업의 전유물이 아니다. 파이썬에 친숙한 프로그래머라면 약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로도 딥러닝을 구현하는 놀라운 경험을 얻을 수 있다. 이 책에서 fastai 라이브러리의 창시자인 제러미와 실뱅은 fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습시키는 방법을 소개한다. 또한 내부적인 알고리즘을 완전히 이해하는 데 필요한 딥러닝 이론도 설명한다.
대상 독자
이 책은 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자에게 가장 적합합니다. 파이썬 코딩 경험이 있으면 더 좋습니다. 또한 딥러닝 실무자에게 도움이 되는 내용도 담았습니다. 최신 연구에서 다룬 기술을 포함하여 세계적 수준의 결과를 달성하는 방법을 알려줍니다. 높은 수준의 수학 교육이나 수년간의 공부는 필요하지 않습니다. 그저 약간의 상식과 끈기만 필요할 뿐입니다.
머신러닝, 딥러닝을 처음 접하는 분(파이썬 또는 프로그래밍 학습을 1년 정도 해보셨으면 충분합니다.)
현업에서 머신러닝, 딥러닝을 활용하고 있는 분
주요 내용
영상 처리, 자연어 처리, 테이블 데이터, 협업 필터링 모델을 학습합니다.
딥러닝 분야의 최신 기법을 배웁니다.
딥러닝 모델의 작동 방식을 이해하여 안정성, 정확성, 속도를 개선합니다.
딥러닝 모델을 웹 애플리케이션으로 만드는 방법을 배웁니다.
밑바닥부터 딥러닝 알고리즘을 구현합니다.
AI 작업에 내재된 윤리적 문제를 고민해봅니다.
내가 짠 코드가 딥러닝을 한다! 이제 조금 게으르게 살아도 되겠다!
fastai 라이브러리는 딥러닝 응용에 일관된 인터페이스를 최초로 제공하며 ‘모두를 위한 딥러닝’을 가능하게 한다. 이제 더 이상 딥러닝은 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등 거대 기술 기업의 전유물이 아니다. 파이썬에 친숙한 프로그래머라면 약간의 수학적 배경지식, 소규모 데이터, 짧은 코드만으로도 딥러닝을 구현하는 놀라운 경험을 얻을 수 있다. 이 책에서 fastai 라이브러리의 창시자인 제러미와 실뱅은 fastai와 파이토치로 다양한 작업에 대한 모델을 학습시키는 방법을 소개한다. 또한 내부적인 알고리즘을 완전히 이해하는 데 필요한 딥러닝 이론도 설명한다.
대상 독자
이 책은 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자에게 가장 적합합니다. 파이썬 코딩 경험이 있으면 더 좋습니다. 또한 딥러닝 실무자에게 도움이 되는 내용도 담았습니다. 최신 연구에서 다룬 기술을 포함하여 세계적 수준의 결과를 달성하는 방법을 알려줍니다. 높은 수준의 수학 교육이나 수년간의 공부는 필요하지 않습니다. 그저 약간의 상식과 끈기만 필요할 뿐입니다.
머신러닝, 딥러닝을 처음 접하는 분(파이썬 또는 프로그래밍 학습을 1년 정도 해보셨으면 충분합니다.)
현업에서 머신러닝, 딥러닝을 활용하고 있는 분
주요 내용
영상 처리, 자연어 처리, 테이블 데이터, 협업 필터링 모델을 학습합니다.
딥러닝 분야의 최신 기법을 배웁니다.
딥러닝 모델의 작동 방식을 이해하여 안정성, 정확성, 속도를 개선합니다.
딥러닝 모델을 웹 애플리케이션으로 만드는 방법을 배웁니다.
밑바닥부터 딥러닝 알고리즘을 구현합니다.
AI 작업에 내재된 윤리적 문제를 고민해봅니다.
작가
경력
fast.ai 기관 창립 연구자
샌프란시스코 대학교 과학자
딥러닝의 접근성을 높이는 데 집중하는 fast.ai 기관의 창립 연구자이다. 또한 샌프란시스코 대학교의 저명한 연구 과학자이며, 세계 경제 포럼의 글로벌 AI 위원회의 일원이기도 하다.
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- fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 (제러미 하워드, 실뱅 거거)
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