PyTorch로 배우는 딥러닝 기초

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"《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."

목차

"딥러닝의 기초 이해하기
PyTorch의 설치와 환경 설정
텐서란 무엇인가?
자동 미분의 원리
신경망의 기본 구조
활성화 함수의 종류와 역할
손실 함수의 정의와 활용
최적화 알고리즘의 이해
배치 학습의 개념
정규화 기법 소개
전이 학습의 이점
CNN의 기본 원리
RNN의 동작 방식
GPU를 활용한 연산 가속
하이퍼파라미터 튜닝 기법
데이터 로딩과 전처리
PyTorch Lightning의 장점
TorchVision을 활용한 이미지 처리
모델 훈련 과정의 단계
훈련과 검증의 차이
시각화를 통한 모델 분석
모델 평가 지표 이해하기
오버피팅과 언더피팅의 개념
딥러닝에서의 조기 종료 기법
데이터 증강 기법 활용
신경망의 다양한 구조
모델 저장과 불러오기
PyTorch의 커스터마이징
실습: 간단한 신경망 만들기
CNN을 활용한 이미지 분류
RNN을 통한 시계열 데이터 예측
전이 학습을 이용한 모델 훈련
PyTorch에서의 모듈화
다양한 손실 함수 비교
최적화 알고리즘 실습
하이퍼파라미터 최적화 도구
모델 시각화 기법
PyTorch의 데이터셋과 데이터로더
딥러닝의 윤리적 고려사항
연구 트렌드와 PyTorch의 발전
실제 사례를 통한 학습
정규화 기법의 종류와 적용
모델의 일반화 능력 향상
PyTorch로 구현하는 GAN
하이퍼파라미터 조정 실습
CNN과 RNN의 결합
PyTorch의 커뮤니티와 자원
실습: 간단한 이미지 생성기 만들기
최신 연구 동향과 PyTorch 활용
효율적인 모델 배포 방법
PyTorch의 기본 API 이해하기
신경망의 해석 가능성
딥러닝 프로젝트 관리 방법
모델 훈련 성능 향상을 위한 팁
PyTorch와 TensorFlow 비교
GPU 활용의 이점과 주의사항"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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