Name: 미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트
Rating: 8.4 (18 reviews)
Author: 데이비드 포스터 저/박해선 역

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미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트

GAN으로 쓰기, 그리기, 게임하기, 작곡하기

데이비드 포스터 저/박해선 역 | 한빛미디어 | 2019년 11월 15일 리뷰 총점8.4 정보 더 보기/감추기

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미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트

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품목정보

품목정보
발행일	2019년 11월 15일
쪽수, 무게, 크기	356쪽 \| 680g \| 18323530mm
ISBN13	9791162241080
ISBN10	116224108X

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책소개

책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

CHAPTER 1 생성 모델링 1.1 생성 모델링이란? 1.2 확률적 생성 모델 1.3 생성 모델의 난관 1.4 환경 설정 1.5 요약 CHAPTER 2 딥러닝 2.1 정형 데이터와 비정형 데이터 2.2 심층 신경망 2.3 첫 번째 심층 신경망 2.4 모델 성능 향상 2.5 요약 CHAPTER 3 VAE - 변이형 오토인코더 3.1 미술 전시회 3.2 AE - 오토인코더 3.3 변경된 미술 전시회 3.4 VAE 만들기 3.5 VAE를 사용하여 얼굴 이미지 생성 3.6 요약 CHAPTER 4 GAN - 생성적 적대 신경망 4.1 애니멀간 4.2 GAN 소개 4.3 첫 번째 GAN 4.4 GAN의 도전 과제 4.5 WGAN - 와서스테인 GAN 4.6 WGAN-GP 4.7 요약 CHAPTER 5 그리기 5.1 사과와 오렌지 5.2 CycleGAN 소개 5.3 첫 번째 CycleGAN 5.4 CycleGAN으로 모네 그림 그리기 5.5 뉴럴 스타일 트랜스퍼 5.6 요약 CHAPTER 6 쓰기 6.1 고약한 범법자를 위한 문학 클럽 6.2 LSTM 네트워크 소개 6.3 첫 번째 LSTM 네트워크 6.4 새로운 텍스트 생성 6.5 RNN 확장 6.6 인코더-디코더 모델 6.7 질문-대답 생성기 6.8 요약 CHAPTER 7 작곡하기 7.1 준비 사항 7.2 첫 번째 음악 생성 RNN 7.3 MuseGAN 소개 7.4 첫 번째 MuseGAN 7.5 MuseGAN 생성자 7.6 MuseGAN 비평자 7.7 MuseGAN 분석 7.8 요약 CHAPTER 8 게임하기 8.1 강화학습 8.2 월드 모델 구조 8.3 환경 설정 8.4 훈련 과정 8.5 랜덤한 롤아웃 데이터 수집 8.6 VAE 훈련 8.7 RNN 훈련 데이터 수집 8.8 MDN-RNN 훈련 8.9 컨트롤러 훈련 8.10 꿈속에서 훈련하기 8.11 요약 CHAPTER 9 생성 모델링의 미래 9.1 최근 5년간의 발전 9.2 트랜스포머 9.3 이미지 생성 분야의 발전 9.4 생성 모델링의 적용 분야 CHAPTER 10 결론

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저자 소개 (2명)

저 : 데이비드 포스터 (David Foster)

관심작가 알림신청 작가 파일

Applied Data Science의 공동 창업자이고 고객에게 맞춤 솔루션을 제공하는 데이터 과학 컨설턴트입니다. 영국 케임브리지 대학교 트리니티 칼리지에서 수학 석사 학위를, 워릭 대학교에서 운용과학 분야 석사 학위를 받았습니다. ‘InnoCentive Predicting Product Purchase’ 대회를 포함한 여러 국제 머신러닝 경연 대회에서 우승했습니다. 미국의 제약회사에서 임상 시험의 시설 ... Applied Data Science의 공동 창업자이고 고객에게 맞춤 솔루션을 제공하는 데이터 과학 컨설턴트입니다. 영국 케임브리지 대학교 트리니티 칼리지에서 수학 석사 학위를, 워릭 대학교에서 운용과학 분야 석사 학위를 받았습니다.

‘InnoCentive Predicting Product Purchase’ 대회를 포함한 여러 국제 머신러닝 경연 대회에서 우승했습니다. 미국의 제약회사에서 임상 시험의 시설 선정을 최적화하는 방법을 시각화하여 1등을 수상하기도 했습니다.

온라인 데이터 과학 커뮤니티에 활발하게 참여하고 있고 「How To Build Your Own AlphaZero AI Using Python and Keras」 등 딥러닝을 사용한 강화학습 블로그 포스트를 여럿 작성하였습니다.

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역 : 박해선

관심작가 알림신청 작가 파일

기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, GCP Champion Innovator이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』... 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Microsoft AI MVP, GCP Champion Innovator이다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. 『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다. 『머신러닝 교과서: 파이토치 편』(길벗, 2023), 『스티븐 울프럼의 챗GPT 강의』(한빛미디어, 2023), 『핸즈온 머신러닝 3판』(한빛미디어, 2023), 『만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판』(한빛미디어, 2023), 『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2023), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 3판』(길벗, 2021)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼다.

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만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기

안녕하세요. 이 책의 역자 입니다.

박해선 (haesun.park@tensorflow.blog) | 2019-11-12

안녕하세요. [미술관에 GAN 딥러닝]을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 데이비드 포스터의 아마존 베스트셀러 “Generative Deep Learning”을 번역한 것입니다. 이 책은 딥러닝을 사용한 생성 모델링 분야에서 주목받는 최신 기술을 소개하고 예제를 만들어 봅니다. 특히 짧은 우화를 사용하여 어렵게 느껴질 수 있는 알고리즘을 쉽고 재미있게 설명해 줍니다. 저자의 스토리텔링 기술이 정말 탁월합니다. 이 책이 다루고 있는 모델은 오토인코더, 변이형 오토인코더, DCGAN, WGAN, WGAN-GP, Cycle GAN, Neural Style Transfer, LSTM, Encode-Decoder 모델, 질문-대답 생성기, MuseGAN, World Model, Transformer 등입니다. 이 책과 함께 흥미로운 생성 모델의 세계로 탐험을 떠나 보시죠! :) 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://bit.ly/gdl-book)와 깃허브(https://bit.ly/gdl-code)를 꼭 참고해 주세요. [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝], [핸즈온 머신러닝], [텐서플로 첫걸음]에 이어 일곱 번째 번역서입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.

출판사 리뷰

만들 수 없다면 이해하지 못한 것이다. (리처드 파인만) 최근 생성 모델링 분야에서 가장 널리 사용하고 창조적인 작업에서 인상적인 진전을 이루어낸 주요 기술을 다룹니다. 핵심적인 생성 모델링 이론을 살펴보고 논문에 소개된 일부 주요 모델에 예제를 만들고 단계별로 코드를 살펴봅니다. [주요 내용] · 변이형 오토인코더가 사진 속 얼굴 표정을 어떻게 바꾸는지 알아보기 · 스타일을 변경하는 CycleGAN과 음악을 생성하는 MuseGAN을 사용한 GAN 예제 · 텍스트를 생성하는 순환 생성 모델을 만들고 어텐션을 사용하여 모델 성능 향상시키기 · 생성 모델이 어떻게 강화학습 환경에서 작업을 완수하려는 에이전트를 돕는지 이해하기 · 트랜스포머(BERT, GPT-2), ProGAN, StyleGAN 같은 이미지 생성 모델의 구조 살펴보기 [이 책의 구성] - 1장 생성 모델링 기본적인 확률 모델을 사용한 첫 번째 예제를 살펴보고 생성 모델링 작업의 복잡도가 증가할 때 딥러닝이 필요한 이유를 분석해봅니다. - 2장 딥러닝 복잡한 생성 모델을 만들기 위해 필요한 딥러닝 도구와 기술을 소개합니다. 딥러닝 분야의 이론적 배경보다는 실용적인 가이드를 제공합니다. - 3장 변이형 오토인코더(VAE) 생성 딥러닝 모델인 변이형 오토인코더를 살펴봅니다. 실제와 같은 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 기존 이미지를 변경합니다. - 4장 생성적 적대 신경망(GAN) 생성적 적대 신경망을 살펴봅니다. 모델을 세부 튜닝하는 방법과 생성 모델링 영역을 지속적으로 확장하는 새로운 기법을 알아봅니다. - 5장 그리기 GAN 구조를 사용하여 모델이 사진을 특정 스타일의 그림으로 (또는 그 반대로) 변환하는 CycleGAN을 배웁니다. 또한 그림의 스타일을 사진으로 전달하여 마치 동일한 화가가 그린 듯한 효과를 내는 뉴럴 스타일 트랜스퍼 기술도 살펴봅니다. - 6장 쓰기 순차 데이터가 포함된 문제를 다루는 순환 신경망(RNN) 구조를 소개합니다. 또한 인코더-디코더 구조의 작동 원리를 알아보고 간단한 질문-대답 생성기를 만듭니다. - 7장 작곡하기 텍스트 생성 문제에 사용한 여러 기술을 확장하고 음악 데이터를 적용한 딥러닝 구조인 MuseGAN을 살펴봅니다. - 8장 게임하기 생성 모델을 강화학습 같은 머신러닝 도메인에 사용할 수 있는지 알아봅니다. 에이전트가 주어진 환경에서 생성 모델을 훈련하는 방법을 소개합니다. - 9장 생성 모델링의 미래 생성 모델링 분야를 요약하고 이 책에서 소개한 기술을 정리합니다. 전망을 조망하고 오늘날 가능한 최고의 기술이 창의성을 바라보는 방식을 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다.

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