PyTorch로 시작하는 딥러닝 또는 나는 쓰레기 없이 살기로 했다 > 도서

PyTorch로 시작하는 딥러닝



도서명 : PyTorch로 시작하는 딥러닝
저자/출판사 : 비슈누 수브라마니안, 에이콘출판
쪽수 : 312쪽
출판일 : 2019-02-18
ISBN : 9791161752594
정가 : 25000

서문
지은이 소개
기술 감수자 소개
옮긴이 소개
옮긴이의 말
들어가며

1장. 파이토치로 딥러닝 시작하기

__인공지능
____인공지능의 역사
__머신 러닝
____실생활 머신 러닝 사례
__딥러닝
____딥러닝 애플리케이션
____딥러닝의 과장된 미래
____딥러닝 역사
____왜 지금인가?
____하드웨어 가용성
____데이터와 알고리즘
____딥러닝 프레임워크
________파이토치
__요약

2장. 신경망 구성 요소

__파이토치 설치
__첫 번째 신경망
____데이터 준비
________스칼라(0차원 텐서)
________벡터(1차원 텐서)
________행렬(2차원 텐서)
________3차원 텐서
________텐서 슬라이싱(텐서 자르기)
________4차원 텐서
________5차원 텐서
________GPU 지원 Tensor
________Variable
____신경망에 사용할 데이터 생성하기
________학습 파라미터 생성
________신경망 모델
________네트워크 구현
________오차 함수
________신경망 최적화
____데이터 로딩
________데이터셋 클래스
________데이터로더 클래스
__요약

3장. 신경망 파헤치기

__신경망 구성 요소
____레이어 - 신경망 기본 블록
____비선형 활성 함수
________시그모이드
________Tanh
________ReLU
________Leakly ReLU
____파이토치 비선형 활성화 함수
________파이토치 딥러닝 알고리즘 구현하기
________다양한 머신 러닝 문제를 위한 모델 아키텍처
________손실 함수
________네트워크 아키텍처 최적화
____딥러닝을 이용한 이미지 분류
________파이토치 Tensor로 데이터 로딩
________일괄 처리 형태로 파이토치 Tensor로 로딩하기
__네트워크 아키텍처 구축
________모델 학습
__요약

4장. 머신 러닝 입문

__머신 러닝의 세 가지 유형
____지도학습
____비지도학습
____강화학습
__머신 러닝 용어
__머신 러닝 모델 평가
____학습, 검증 및 테스트 분할
__단순 홀드아웃 검증
__K-겹 검증
__데이터 혼합이 적용된 K-겹 검증
__데이터 전처리와 특성 공학
____벡터화
____수치 정규화
____누락 데이터 처리
____특성 공학
__과대적합과 과소적합
____더 많은 데이터 확보
____네트워크 크기 줄이기
____가중치 규제 적용
____드롭아웃
____과소적합
__머신 러닝 프로젝트 워크플로
____문제 정의와 데이터셋 만들기
____모델 평가 기준
____평가 프로토콜
____데이터 준비
____기준 모델
____과대적합 될 정도의 모델
____가중치 규제 적용
____학습률 선정 전략
__요약

5장. 컴퓨터 비전 딥러닝

__신경망 첫걸음
____MNIST - 데이터 가져오기
__CNN 모델 구축
CONV2D
____풀링
____비선형 활성화 레이어- RELU
____뷰
________선형 레이어
____모델 학습
____CNN을 이용1개와 고양이 분류
____전이 학습을 이용한 개와 고양이 분류
__VGG16 모델 생성과 탐색
____레이어 고정
____세부 조정: VGG16
____VGG16 모델 학습
__사전 계산된 컨볼루션 피처 사용
__CNN 학습에 대한 이해
____중간 레이어의 출력 시각화
__중간 레이어의 가중치 시각화
__요약

6장. 시퀀스 데이터와 텍스트 딥러닝

__텍스트 데이터 분석
____토큰화
________텍스트를 문자로 변환
________텍스트를 단어로 변환
________N-그램 표현
____벡터화
________원-핫 인코딩
____워드 임베딩
__감성 분류기로 워드 임베딩 학습시키기
____IMDB 다운로드와 텍스트 토큰화
________torchtext
________torchtext
____어휘 구축
____벡터 배치 생성
____임베딩으로 네트워크 모델 만들기
____모델 학습시키기
__사전 학습 워드 임베딩
____임베딩 다운로드
____모델에 임베딩 로딩하기
____임베딩 레이어 가중치 고정
__RNN
____RNN 작동 방식 이해
__LSTM
____장기 종속성
____LSTM 네트워크
________데이터 준비하기
________배치 처리기 생성하기
________네트워크 생성하기
________모델 학습시키기
__시퀀스 데이터와 CNN
____시퀀스 데이터를 위한 1차원 컨볼루션 이해
________네트워크 만들기
________모델 학습시키기
__요약

7장. 생성적 신경망

__신경망 스타일 트랜스퍼
____데이터 로딩
____VGG 모델 생성
____콘텐츠 손실
____스타일 손실
____VGG 모델 레이어의 손실 추출
____각 레이어의 손실 함수 만들기
____옵티마이저 만들기
____학습
__생산적 적대 신경망
____심층 컨볼루션 GAN
____생성기 네트워크 정의
________전치 컨볼루션
________배치 정규화
________생성기 네트워크 정의
____판별기 네트워크 정의
____오차와 옵티마이저 정의
____판별기 네트워크 학습
________실제 이미지로 판별기 학습시키기
________가짜 이미지로 판별기 학습시키기
____생성기 네트워크 학습
____전체 네트워크 학습 시키기
____생성 이미지 검토
__언어 모델
____데이터 준비
____배치 처리기 생성
________배치
________Backpropagation through time
____LSTM에 기반한 모델 정의
____학습과 평가 함수 정의
____모델 학습
__요약

8장. 모던 네트워크 아키텍처

__최신 네트워크 아키텍처
____ResNe
________파이토치 데이터셋 만들기
________학습과 검증을 위한 로더 생성
________ResNet 모델 만들기
________컨볼루션 피처 추출
________미리 계산된 컨볼루션 피처와 로더를 위한 사용자 정의 파이토치 데이터셋 클래스 만들기
________단순한 선형 모델 만들기
________모델 학습과 검증
____인셉션
________인셉션 모델 만들기
________register_forward_hood을 이용해 컨볼루션 피처 추출하기
________컨볼루션 피처를 위한 새로운 데이터셋 만들기
________전연결 모델 만들기
________모델 학습과 검증
__DenseNet: 컨볼루션 네트워크의 전연결 아키텍처
____DenseBlock
____DenseLayer
________덴스넷 모델 생성
________덴스넷 피처 추출
________데이터셋과 로더 만들기
________전연결 모델을 생성하고 학습
__앙상블 모델
____3개 모델 만들기
____Extracting the image features
____데이터 로더와 사용자 정의 데이터셋 생성
____앙상블 모델 만들기
____모델 학습시키고 검증
__인코더-디코더 아키텍처
____인코더
____디코더
__요약

9장. 마지막 그리고 새로운 시작

__다음은?
__개요
__연구 가치가 있는 흥미로운 아이디어
____객체 인식
____이미지 분할
____파이토치 OPENNMT
____ALIEN NLP
____FAST
____ONNX
__지속적인 정보 업데이트 방법
__요약

찾아보기




나는 쓰레기 없이 살기로 했다



도서명 : 나는 쓰레기 없이 살기로 했다
저자/출판사 : 비 존슨, 청림라이프
쪽수 : 360쪽
출판일 : 2019-05-28
ISBN : 9791188700417
정가 : 16000

한국 독자들에게
머리말

Chapter01 쓰레기 제로의 삶은 어떤 변화를 불러올까?
Chapter02 장보기 방식의 변화가 쓰레기 제로의 시작이다
Chapter03 욕실과 화장품의 쓰레기 제로는 건강을 되찾게 한다
Chapter04 침실과 옷장의 쓰레기 제로는 삶을 가볍게 만든다
Chapter05 살림이 간소해지면 생활비가 줄어든다
Chapter06 일터에서의 쓰레기 제로는 업무를 효율적으로 바꾼다
Chapter07 학교의 쓰레기 제로는 아이들과 교육을 변화시킨다
Chapter08 인간관계에서의 쓰레기 제로는 오히려 관계를 두텁게 만든다
Chapter09 외식과 외출에서의 쓰레기 제로는 사회를 서서히 바꿀 수 있다
Chapter10 쓰레기 제로를 향한 사회적 참여는 환경 문제를 해결할 수 있다
Chapter11 쓰레기 제로의 미래는 어떨까?

감사의 말
참고자료