{"product_id":"139080","title":"파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPBpXy9nzOVPs9V521LsJBQ7g3tZ.png?v=1765072679\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/122753048\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  트랜스포머는 딥러닝 분야에서 성능이 우수한 모델로 현대 인공지능 분야의 핵심 기술이다.\u003cbr\u003e트랜스포머와 비전 트랜스포머 기술을 습득하면 차별화된 역량을 갖출 수 있고 복잡한 문제를 해결할 수 있다.\u003cbr\u003e이 책에서는 자연어 처리와 컴퓨터비전 분야의 기초 실습부터 배포까지 딥러닝 프로젝트(서비스)를 구축하기 위한 다양한 정보를 다룬다.\u003cbr\u003e또한, 트랜스포머 및 비전 트랜스포머 이론을 비롯해 모델을 이해하고 실습을 진행한다.\u003cbr\u003e이 책은 최신 자연어 처리와 컴퓨터비전 분야의 동향과 심층학습에 대한 포괄적인 내용을 담고 있으며, 실전 예제를 통해 강력한 모델을 구축하고자 하는 분들에게 추천한다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e1부 파이토치 시작하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e01장: 인공지능과 방법론 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e인공지능이란? \u003cbr\u003e__인공지능 역사 \u003cbr\u003e__인공지능 활용 분야 \u003cbr\u003e머신러닝 시스템 \u003cbr\u003e__지도 학습\u003cbr\u003e__비지도 학습\u003cbr\u003e__준지도 학습 \u003cbr\u003e__강화 학습\u003cbr\u003e머신러닝 아키텍처\u003cbr\u003e__데이터 준비\u003cbr\u003e__모델링\u003cbr\u003e__모델 평가\u003cbr\u003e__모델 배포\u003cbr\u003eMLOps\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e02장: 파이토치 설치\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e파이토치란?\u003cbr\u003e파이토치 특징\u003cbr\u003e파이토치 설치\u003cbr\u003e__파이토치 CPU 설치\u003cbr\u003e__파이토치 GPU 설치\u003cbr\u003e__Google Colaboratory\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e03장: 파이토치 기초\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e텐서\u003cbr\u003e__텐서 생성\u003cbr\u003e__텐서 속성\u003cbr\u003e__차원 변환\u003cbr\u003e__자료형 설정\u003cbr\u003e__장치 설정\u003cbr\u003e__장치 변환\u003cbr\u003e__넘파이 배열의 텐서 변환\u003cbr\u003e__텐서의 넘파이 배열 변환\u003cbr\u003e가설\u003cbr\u003e__머신러닝에서의 가설\u003cbr\u003e__통계적 가설 검정 사례\u003cbr\u003e손실 함수\u003cbr\u003e__제곱 오차\u003cbr\u003e__오차 제곱합\u003cbr\u003e__평균 제곱 오차\u003cbr\u003e__교차 엔트로피\u003cbr\u003e최적화\u003cbr\u003e__경사 하강법\u003cbr\u003e__학습률\u003cbr\u003e__최적화 문제\u003cbr\u003e__단순 선형 회귀: 넘파이\u003cbr\u003e__단순 선형 회귀: 파이토치\u003cbr\u003e데이터세트와 데이터로더\u003cbr\u003e__데이터세트\u003cbr\u003e__데이터로더\u003cbr\u003e__다중 선형 회귀\u003cbr\u003e모델\/데이터세트 분리\u003cbr\u003e__모듈 클래스\u003cbr\u003e__비선형 회귀\u003cbr\u003e__모델 평가\u003cbr\u003e__데이터세트 분리\u003cbr\u003e모델 저장 및 불러오기\u003cbr\u003e__모델 전체 저장\/불러오기\u003cbr\u003e__모델 상태 저장\/불러오기\u003cbr\u003e__체크포인트 저장\/불러오기\u003cbr\u003e활성화 함수\u003cbr\u003e__이진 분류\u003cbr\u003e__시그모이드 함수\u003cbr\u003e__이진 교차 엔트로피\u003cbr\u003e__이진 분류: 파이토치\u003cbr\u003e__비선형 활성화 함수\u003cbr\u003e순전파와 역전파\u003cbr\u003e__순전파 계산\u003cbr\u003e__오차 계산\u003cbr\u003e__역전파 계산\u003cbr\u003e__갱신 결과 비교\u003cbr\u003e퍼셉트론\u003cbr\u003e__단층 퍼셉트론\u003cbr\u003e__다층 퍼셉트론\u003cbr\u003e__퍼셉트론 모델 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e04장: 파이토치 심화\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e과대적합과 과소적합\u003cbr\u003e__과대적합과 과소적합 문제 해결\u003cbr\u003e배치 정규화\u003cbr\u003e__정규화 종류\u003cbr\u003e__배치 정규화 풀이\u003cbr\u003e가중치 초기화\u003cbr\u003e__상수 초기화\u003cbr\u003e__무작위 초기화\u003cbr\u003e__제이비어 \u0026amp; 글로럿 초기화\u003cbr\u003e__카이밍 \u0026amp; 허 초기화\u003cbr\u003e__직교 초기화\u003cbr\u003e__가중치 초기화 실습\u003cbr\u003e정칙화\u003cbr\u003e__L1 정칙화\u003cbr\u003e__L2 정칙화\u003cbr\u003e__가중치 감쇠\u003cbr\u003e__모멘텀\u003cbr\u003e__엘라스틱 넷\u003cbr\u003e__드롭아웃\u003cbr\u003e__그레이디언트 클리핑\u003cbr\u003e데이터 증강 및 변환\u003cbr\u003e__텍스트 데이터\u003cbr\u003e__이미지 데이터\u003cbr\u003e사전 학습된 모델\u003cbr\u003e__백본\u003cbr\u003e__전이 학습\u003cbr\u003e__특징 추출 및 미세 조정\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e2부 자연어 처리\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e05장: 토큰화\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e단어 및 글자 토큰화\u003cbr\u003e__단어 토큰화\u003cbr\u003e__글자 토큰화\u003cbr\u003e형태소 토큰화\u003cbr\u003e__형태소 어휘 사전\u003cbr\u003e__KoNLPy\u003cbr\u003e__NLTK\u003cbr\u003e__spaCy\u003cbr\u003e하위 단어 토큰화\u003cbr\u003e__바이트 페어 인코딩\u003cbr\u003e__워드피스\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e06장: 임베딩\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e언어 모델\u003cbr\u003e__자기회귀 언어 모델\u003cbr\u003e__통계적 언어 모델\u003cbr\u003eN-gram\u003cbr\u003eTF-IDF\u003cbr\u003e__단어 빈도\u003cbr\u003e__문서 빈도\u003cbr\u003e__역문서 빈도\u003cbr\u003e__TF-IDF\u003cbr\u003eWord2Vec\u003cbr\u003e__단어 벡터화\u003cbr\u003e__CBoW\u003cbr\u003e__Skip-gram\u003cbr\u003e__계층적 소프트맥스\u003cbr\u003e__네거티브 샘플링\u003cbr\u003e__모델 실습: Skip-gram\u003cbr\u003e__모델 실습: Gensim\u003cbr\u003efastText\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003e순환 신경망\u003cbr\u003e__순환 신경망\u003cbr\u003e__장단기 메모리\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003e합성곱 신경망\u003cbr\u003e__합성곱 계층\u003cbr\u003e__활성화 맵\u003cbr\u003e__풀링\u003cbr\u003e__완전 연결 계층\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e07장: 트랜스포머\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eTransformer\u003cbr\u003e__입력 임베딩과 위치 인코딩\u003cbr\u003e__특수 토큰\u003cbr\u003e__트랜스포머 인코더\u003cbr\u003e__트랜스포머 디코더\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eGPT\u003cbr\u003e__GPT-1\u003cbr\u003e__GPT-2\u003cbr\u003e__GPT-3\u003cbr\u003e__GPT 3.5\u003cbr\u003e__GPT-4\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eBERT\u003cbr\u003e__사전 학습 방법\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eBART\u003cbr\u003e__사전 학습 방법\u003cbr\u003e__미세 조정 방법\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eELECTRA\u003cbr\u003e__사전 학습 방법\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eT5\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e3부 컴퓨터 비전\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e08장: 이미지 분류\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eAlexNet\u003cbr\u003e__LeNet-5와 AlexNet\u003cbr\u003e__모델 학습\u003cbr\u003e__모델 추론\u003cbr\u003eVGG\u003cbr\u003e__AlexNet과 VGG-16\u003cbr\u003e__모델 구조 및 데이터 시각화\u003cbr\u003e__미세 조정 및 모델 학습\u003cbr\u003eResNet\u003cbr\u003e__ResNet의 특징\u003cbr\u003e__모델 구현\u003cbr\u003eGrad-CAM\u003cbr\u003e__클래스 활성화 맵\u003cbr\u003e__Grad-CAM\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e09장: 객체 탐지\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eFaster R-CNN\u003cbr\u003e__R-CNN\u003cbr\u003e__Fast R-CNN\u003cbr\u003e__Faster R-CNN\u003cbr\u003e__모델 학습 과정\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eSSD\u003cbr\u003e__멀티 스케일 특징 맵\u003cbr\u003e__기본 박스\u003cbr\u003e__모델 학습 과정\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eFCN\u003cbr\u003e__업샘플링\u003cbr\u003e__모델 구조\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eMask R-CNN\u003cbr\u003e__특징 피라미드 네트워크\u003cbr\u003e__관심 영역 정렬\u003cbr\u003e__마스크 분류기\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eYOLO\u003cbr\u003e__YOLOv1\u003cbr\u003e__YOLOv2\u003cbr\u003e__YOLOv3\u003cbr\u003e__YOLOv4 \/ YOLOv5\u003cbr\u003e__YOLOv6 \/ YOLOv7\u003cbr\u003e__모델 실습: YOLOv8\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e10장: 비전 트랜스포머\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eViT\u003cbr\u003e__합성곱 모델과 ViT 모델 비교\u003cbr\u003e__ViT의 귀납적 편향\u003cbr\u003e__ViT 모델\u003cbr\u003e__패치 임베딩\u003cbr\u003e__인코더 계층\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eSwin Transformer\u003cbr\u003e__ViT와 스윈 트랜스포머 차이\u003cbr\u003e__스윈 트랜스포머 모델 구조\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003eCvT\u003cbr\u003e__합성곱 토큰 임베딩\u003cbr\u003e__어텐션에 대한 합성곱 임베딩\u003cbr\u003e__모델 실습\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e4부 서비스 모델링\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e11장: 모델 배포\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e모델 경량화\u003cbr\u003e__양자화\u003cbr\u003e__지식 증류\u003cbr\u003e__텐서 분해\u003cbr\u003e__ONNX\u003cbr\u003e모델 서빙\u003cbr\u003e__모델 서빙 웹 프레임워크\u003cbr\u003e__포스트맨\u003cbr\u003e도커 배포\u003cbr\u003e__도커란?\u003cbr\u003e__빌드 및 배포\u003cbr\u003e데모 애플리케이션\u003cbr\u003e__스트림릿\u003cbr\u003e__애플리케이션 배포\u003cbr\u003e__파이토치 모델 연동\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e부록A: 파이토치 라이트닝\u003cbr\u003e__모델 학습\u003cbr\u003e__트레이너 클래스\u003cbr\u003e부록B: 허깅 페이스\u003cbr\u003e__PreTrainedConfig 클래스\u003cbr\u003e__PreTrainedModel 클래스\u003cbr\u003e__PreTrainedTokenizer 클래스\u003cbr\u003e__PreTrainedFeatureExtractor 클래스\u003cbr\u003e__PreTrainedImageProcessor 클래스\u003cbr\u003e__Auto 클래스\u003cbr\u003e__트레이너 클래스\u003cbr\u003e부록C: 파이토치 이미지 모델\u003cbr\u003e__모델 생성\u003cbr\u003e__사전 학습된 모델\u003cbr\u003e__미세 조정\u003cbr\u003e부록D: 파이토치 컴파일러\u003cbr\u003e부록E: 메모리 부족 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate4308\/MidCate009\/430780998(1).jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e★ 이 책에서 다루는 내용 ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e◎ 머신러닝·딥러닝 이해 및 파이토치를 활용한 심화 실습\u003cbr\u003e◎ 텍스트 데이터의 토큰화 이해와 텍스트 임베딩 실습\u003cbr\u003e◎ 셀프 어텐션을 활용한 트랜스포머 모델의 이해와 트랜스포머 기반 언어 모델 실습\u003cbr\u003e◎ 이미지 분류 모델 이해와 내부 동작 원리 검증 및 시각화\u003cbr\u003e◎ 경계 상자 탐지, 의미론적 분할, 객체 분할 등의 객체 탐지 모델 이해\u003cbr\u003e◎ 특징 피라미드 네트워크 및 관심 영역 정렬 알고리즘을 이해\u003cbr\u003e◎ 트랜스포머 구조를 컴퓨터비전 분야에 적용한 비전 트랜스포머 모델 이해 및 실습\u003cbr\u003e◎ 웹 프레임워크와 도커를 활용한 API 온라인 서빙\u003cbr\u003e◎ 웹 애플리케이션을 통한 딥러닝 데모 애플리케이션 구축\u003cbr\u003e◎ 경량화, 파이토치 라이트닝, 허깅 페이스, 파이토치 컴파일러 등 다양한 관리 도구 및 기법 실습 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2023년 10월 19일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e804쪽 | 188*240*33mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791158394400\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default 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