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| 100 | 1 | ▼a Thomas, Sherin ▼0 AUTH(211009)172176 |
| 245 | 1 0 | ▼a Pytorch 딥러닝 실습 : ▼b CNN, RNN과 함께 현대적인 AI 기술을 적용한다, GAN, 강화 학습 등 / ▼d Sherin Thomas, ▼e Sudhanshu Passi 지음 ; ▼e 곽정환 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a PyTorch deep learning hands-on : ▼b apply modern AI techniques with CNNs, RNNs, GANs, reinforcement learning, and more |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 홍릉, ▼c 2023 | |
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Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.31 2023z8 | Accession No. 111882559 (6회 대출) | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Table of Contents
제 1 장 딥러닝을 위한 파이토치 소개 1.1 파이토치의 역사 1.2 파이토치란 무엇인가? 1.3 계산 그래프 사용 8 1.4 딥러닝 둘러보기 16 1.5 코드를 통해 실습 26 1.6 요약 36 참고문헌 36 제 2 장 기본 인공 신경망 2.1 신경망 소개 40 2.2 예제 40 2.3 데이터셋 41 2.4 기초 모델 45 2.5 파이토치에서의 방법 58 2.6 요약 69 참고문헌 69 제 3 장 딥러닝 워크플로우 3.1 아이디어와 계획 73 3.2 설계 및 실험 74 3.3 모델 구현 89 3.4 학습과 검증 93 3.5 요약 101 참고문헌 101 제 4 장 컴퓨터 비전 4.1 CNN 소개 104 4.2 파이토치를 사용한 컴퓨터 비전 107 4.3 요약 132 참고문헌 132 제 5 장 순차 데이터 처리 5.1 순환 신경망 소개 136 5.2 문제 정의 138 5.3 접근법 139 5.4 요약 166 참고문헌 167 제 6 장 생성 네트워크 6.1 접근법 정의 170 6.2 자기 회귀 모델 172 6.3 생성적 적대 신경망(GAN) 190 6.4 요약 204 참고문헌 204 제 7 장 강화 학습 7.1 문제 설정 210 7.2 에피소드적 과제 vs 연속적 과제 211 7.3 누적 감가 보상 212 7.4 마르코브 의사결정 프로세스 213 7.5 해결책 215 7.6 요약 229 참고문헌 230 제 8 장 파이토치의 활용 8.1 Flask로 제공하기 233 8.2 ONNX 240 8.3 TorchScript의 효율성 255 8.4 RedisAI 둘러보기 258 8.5 요약 262 참고문헌 263