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< 목차 >

- 1. 딥러닝과 파이토치

- 2. 파이토치 시작하기

- 3. 파이토치로 전체 코드 구현하는 ANN

- 4. 패션 아이템을 구분하는 DNN

- 5. 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN

- 6. 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더

- 7. 순차적인 데이터를 처리하는 RNN

- 8. 딥러닝을 해킹하는 적대적 공격

- 9. 경쟁하며 학습하는 GAN

- 10. 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN

파이토치는 페이스북에서 밀고 있는 딥러닝 프레임워크입니다. 특히 연구자들이 좋아하는 라이브러리입니다. 논문을 구현한 코드를 공개할 때, 텐서플로보다는 파이토치를 더 애용하는 편입니다.

우선 파이토치가 텐서플로 1.0대에 비해서 훨씬 사용법이 간단합니다. 또한 즉시 실행(eager execution)이 되고 동작 방식이 직관적이라 디버깅이 편합니다. 이제 텐서플로 2.0의 디폴트가 된 케라스는 추상화가 많이 되어 있습니다. 그래서 세밀하게 컨트롤하거나 디버깅하기가 조금 어렵습니다.

반면에 텐서플로는 배포 기능이 훨씬 강력하다는 장점이 있습니다. 그래서 기업들이 더 선호합니다. 요즘에는 텐서플로도 즉시 실행이 되고, 파이토치도 배포에 더 신경을 쓰고 있습니다. 서로 닮아간다고 할까요.

이 책은 파이토치에 관심이 있는 초보자들에게 적합합니다. 3분 시리즈의 특징 답게 두께가 얇아 부담이 적습니다. 일반 신경망부터 CNN, AE, GAN, DQN까지 다양한 모델을 다루고 있는 것도 좋습니다. 다만 그만큼 알고리즘에 대한 이론이 부족합니다. 코드에 대한 설명도 빼먹은 부분이 많습니다. 아마 이 책만 가지고 프로그램을 완벽히 이해하기는 어려울 것 같습니다.

대신에 파이토치로 딥러닝을 어떻게 구현하는지 개념만 파악하는 용도로 적당합니다. 먼저 이 책으로 코드를 돌려보고, 나중에 더 심화된 책을 구입하거나 인터넷에서 다른 강의를 보시길 추천드립니다.