딥러닝 (7) 썸네일형 리스트형 [리뷰]생성형 AI를 위한 컴퓨터 비전 파이토치를 활용한 딥러닝과 비전 생성 모델 전반적인 평가"생성형 AI를 위한 컴퓨터 비전"은 비전 생성 모델에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 훌륭한 책이라고 생각합니다. 수학적 배경부터 최신 연구 동향까지 폭넓게 다루고 있으며, 특히 파이토치를 활용한 실습 코드를 통해 이론을 직접 적용해볼 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 비전 생성 모델에 관심 있는 분들에게 강력하게 추천합니다.장점수학적 배경과 실습 코드의 조화: 수학 공식을 통해 모델의 원리를 명확하게 설명하고, 파이토치 코드를 통해 직접 구현해볼 수 있도록 구성되어 있어 이론과 실습을 병행하며 학습할 수 있습니다.최신 연구 동향 반영: 미드저니, 스테이블 디퓨전 등 최신 생성형 AI 서비스를 예시로 들어 설명하며, 관련 연구 동향을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.다양한 모델 소개: 오.. [리뷰]생성 AI와 LLM의 기초를 다지는 실습 가이드: '25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬' "25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬"은 대규모 언어 모델(LLM)과 생성 AI의 기초 및 최신 기술 동향을 다루는 실습 중심의 학습서입니다. 이 책은 파이토치, 허깅페이스, 파이썬을 활용한 25개의 실습 과제를 통해 독자가 개념과 이론을 이해하고, 이를 실제 코드에 적용할 수 있도록 돕습니다.구성 및 내용이 책은 세 개의 주요 파트로 나뉩니다:생성 AI (Chapter 1)생성 AI의 정의와 주요 용어를 소개하며, 구글 코랩을 활용한 간단한 실습을 통해 AI의 동작 방식을 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.LLM 기본 편 (Chapter 2)n-gram, RNN, Seq2Seq, 트랜스포머와 같은 기초 모델들을 다루며, 직접 모델을 만들어보는 과정을 통해 AI 모델의 활용 방법을 익힙.. [리뷰]텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝 [주요 내용] - 텐서플로 라이트 모델 개발 워크플로 - 모델 개발후 안드로이드 프로젝트 배포 - 딥러닝 모델을 활용한 안드로이드앱 개발 - 프레임워크를 통한 이미지 추출/분석 앱 개발 - 카메라 입력데이터 실시간 처리 앱 개발 - 추론 성능 측정/성능향상/모델최적화 [대상독자] -모바일 딥러닝에 가장빠르게 입문하고 싶은 독자 -딥러닝 모델 개발 경험이 있는 AI 엔지니어 -텐서플로 라이트를 도입 하고자 하는 안드로이드 앱 개발자 [서평] 이 책의 구성 이 책은 총 9개 장으로 구성되어 있습니다. 먼저 안드로이드 앱을 개발하는 방법과 딥러닝 모델을 개발하는 방법을 살펴본 다음 딥러닝 모델을 활용한 안드로이드 앱을 개발하는 방법을 설명합니다. 그리고 모델의 추론 성능을 측정하고 이를 최적화하는 방법도 다룹.. [리뷰]밑바닥부터 시작하는 딥러닝3 [한줄평] 코드 3줄로 시작해서 60단계까지 간다면 당신은 바로 딥러너입니다. [목차] 제1고지 미분 자동 계산 제2고지 자연스러운 코드로 제3고지 고차 미분 계산 제4고지 신경망 만들기 제5고지 DeZero의 도전 [이 책의 특징] -딥러닝 기초 이론을 구현 관점에서 바라보며 이해한다. -현대적프레임워크의 동작 원리를 이해한다. -효율적인 파이썬 프로그래밍 방법을 익힌다. -규모 있고 체계적인 소프트웨어를 점진적으로 만들어가는 경험을 쌓는다. [대상 독자] - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 혹은 그에 준하는 딥러닝 기초 이론을 학습한 분 - 파이썬 기본 문법과 객체지향 기초 개념을 학습 한 분 - 2~3년 이상의 파이썬 혹은 다른 객체지향 프로그래밍 언어 개발 경험자 - 파이토치 혹은 텐서플로2.0 입문서.. [리뷰]알파고를 분석하며 배우는 인공지능 [한줄평] 알파고에 적용된 기술을 분석하여 인공지능을 역공학으로 배우려는 분들에게 추천 [목차구성] 이책은 총 chapter6으로 구성되어 있습니다. CHAPTER 1 알파고의 등장 여기에서는 알파고 이전에 있었던 게임 AI의 역사와 발전에 관해 설명을 합니다. 또한 기존의 머신 러닝에 의해 ‘다음의 한 수’를 도출하는 방법에 관해서도 설명 한다. CHAPTER 2 딥 러닝 - 바둑 AI는 순간적으로 수를 떠올린다 여기에서는 ‘필기체 숫자 인식’을 사례로 들어 딥러닝 방법의 하나인 컨볼루션 신경망과 SL정책 네트워크와 밸류 네트워크의 구조와 학습 방법에 대해 자세히 설명합니다. CHAPTER 3 강화 학습 - 바둑 AI는 경험을 배운다 강화 학습의 기본적인 구조를 설명하기 위해 멀티 암드 밴딧 문제와 미.. [리뷰]파이토치 첫걸음 한빛미디어의 7월 이벤트에 당첨되어 작성한 리뷰입니다. [한줄평] 초보자도 쉽게 파이토치와 딥러닝 입문할 수 있는 추천 도서 입니다. [목차구성] 이책은 총 chapter10으로 구성되어 있습니다. CHAPTER 1 딥러닝에 대하여 -딥러닝의 정의 및 최근에 각광받게 된 배경과 배워야 하는 이유에 대해 간략히 설명하고 또한 이것으로 무엇을 할 수 있는지에 대해 다룹니다. CHAPTER 2 파이토치 -페이스북 인공지능 연구팀에서 만든 프레임워크인 파이토치에 대하여 소개하고 다른 프레임워크와의 비교를 통해 어떠한 장점과 단점이 있는지 다룹니다. CHAPTER 3 선형회귀분석 -파이토치에서 텐서를 사용하는 법과 변수 생성 및 모델 구현, 비용 계산 및 최적화를 위한 경사하강법에 대해 다룹니다. CHAPTER .. [리뷰]한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 이 책은 구글에서 개발 중인 범용적으로 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크 텐서플로에 대해 쉽게 접근 할수 있는 책입니다. 딥러닝의 다양한 분야를 세부적으로 깊게는 다루진 않지만 얇고 넓게 딥러닝 기술을 빠르게 파악할 수 있습니다. 실무에서 사용할 수 있는 머신러닝 기초 지식을 터득하기 알맞게 구성되어 있으므로 효과적으로 할습을 모델링하는데 도움이 될것입니다. 이책의 목차 설명 CHAPTER 1 딥러닝 소개 CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개 CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀 CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크 CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화 CHAPTER 6 합성곱 신경망 CHAPTER 7 순환 신경망 CHAPTER 8 강화학습 CHA.. 이전 1 다음
