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파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝



도서명 : 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝
저자/출판사 : 쿠날 사와르카르 , 시밤 R 솔란키 , 아밋 조글카르, 에이콘출판
쪽수 : 408쪽
출판일 : 2023-09-26
ISBN : 9791161757841
정가 : 35000

1부. 파이토치 라이트닝 시작하기

1장. 파이토치 라이트닝 탐험
__파이토치 라이트닝이 특별한 이유
____딥러닝의 시작
____다양한 프레임워크
____파이토치 VS 텐서플로
____중용 - 파이토치 라이트닝
__〈pip install〉 - 라이트닝 탐험
__파이토치 라이트닝의 주요 구성요소
____딥러닝 파이프라인
____파이토치 라이트닝 추상화 계층
__파이토치 라이트닝을 활용한 AI 애플리케이션 제작
____이미지 인식 모델
____전이학습
____자연어 처리 트랜스포머 모델
____라이트닝 플래시
____LSTM을 사용한 시계열 모델
____오토인코더를 사용한 적대적 생성 네트워크
____CNN과 RNN을 결합한 준지도 학습 모델
____대조 학습을 활용한 자기 지도 학습 모델
____모델 배포 및 평가
____모델 규모 확장 및 생산성 팁
__추가 자료
__요약


2장. 첫 번째 딥러닝 모델 시작하기
__기술 요구사항
__신경망 시작하기
____왜 신경망일까?
____XOR 연산자
____MLP 아키텍처
__Hello World MLP 모델 만들기
____라이브러리 가져오기
____데이터 준비하기
____모델 설정하기
____모델 학습하기
____모델 불러오기
____예측 수행하기
__첫 번째 딥러닝 모델 구축
____모델이 깊다는 게 뭘까?
____CNN 아키텍처
__이미지 인식을 위한 CNN 모델 구축
____패키지 가져오기
____데이터 수집하기
____데이터 준비하기
____모델 구축하기
____모델 학습하기
____모델 정확도 평가하기
____모델 개선 연습
__요약


3장. 사전 학습 모델을 사용한 전이 학습
__기술 요구사항
__전이 학습 시작하기
__사전 학습한 ResNet-50 아키텍처를 사용한 이미지 분류기
____데이터 준비
____모델 생성
____모델 학습
____모델 정확도 평가
__BERT를 사용한 텍스트 분류
____데이터 수집
____데이터 로더 인스턴스 생성
____모델 생성
____모델 학습 및 테스트 설정
____모델 학습
____모델 평가
__요약


4장. 라이트닝 플래시를 통한 사전 학습 모델 활용
__기술 요구사항
__라이트닝 플래시 시작하기
__플래시는 매우 간단하다
__플래시를 이용한 비디오 분류
____Slow와 SlowFast 아키텍처
____라이브러리 가져오기
____데이터 세트 불러오기
____백본 네트워크 설정
____모델 미세 조정
____예측 수행하기
__플래시를 사용한 음성 인식
____라이브러리 설치하기
____라이브러리 가져오기
____데이터 세트 불러오기
____백본 네트워크 설정하기
____모델 학습 및 미세 조정하기
____예측 수행하기
__추가 학습
__요약


2부. 파이토치 라이트닝을 사용한 문제 해결

5장. 시계열 모델
__기술 요구사항
__시계열 소개
____딥러닝을 이용한 시계열 예측
__시계열 모델 시작하기
__LSTM 시계열 모델을 이용한 교통량 예측
____데이터 세트 분석
____피처 엔지니어링
____데이터 세트 생성
__파이토치 라이트닝을 사용한 LSTM 모델 구성
____모델 정의하기
____옵티마이저 설정하기
____모델 학습
____학습 손실 측정
____모델 불러오기
____테스트 데이터 세트 예측
____다음 단계
__요약


6장. 심층 생성 모델
__기술 요구사항
____GAN 모델 시작하기
____GAN
__GAN으로 가짜 음식 만들기
____데이터 세트 불러오기
____피처 엔지니어링 유틸리티 함수
____판별기 모델 구성
____생성기 모델 구성
____적대적 생성 모델
____GAN 모델 학습
____모델이 생성한 가짜 이미지
__GAN을 사용해 새로운 나비 종 만들기
__GAN 학습 도전 과제
__DCGAN으로 새 이미지 생성하기
__요약


7장. 준지도 학습
__기술 요구사항
__준지도 학습 시작하기
__CNN-RNN 아키텍처 알아보기
__이미지에 대한 캡션 생성하기
____데이터 세트 다운로드
____데이터 정리
____모델 학습
____하이브리드 CNN-RNN 모델
____캡션 생성
____다음 단계
__요약


8장. 자기 지도 학습
__기술 요구사항
__자기 지도 학습 시작하기
____자기 지도의 의미
__대조 학습
__SimCLR 아키텍처
____SimCLR의 작동 방식
__이미지 인식을 위한 SimCLR 모델
____데이터 세트 수집
____데이터 증강 설정
____데이터 세트 불러오기
____학습 구성
____모델 학습
____모델 평가
____다음 단계
__요약


3부. 심화 과정

9장. 모델 배포 및 예측 수행
__기술 요구사항
__파이토치 라이트닝 방식으로 모델 배포 및 예측하기
____pickle(.PKL) 모델 파일 형식
____딥러닝 모델 배포
____플라스크를 사용해 배포 및 예측하기
__ONNX 방식으로 모델 배포 및 예측하기
____ONNX 형식과 중요성
____ONNX 모델 저장 및 불러오기
____플라스크를 사용해 ONNX 모델 배포 및 예측하기
__다음 단계
__읽을거리
__요약


10장. 훈련 확장 및 관리
__기술 요구사항
__학습 관리
____모델 하이퍼파라미터 저장
____효율적인 디버깅
____텐서보드를 활용한 학습 손실 모니터링
__훈련 규모 확장
____여러 워커를 사용한 모델 학습 속도 향상
____GPU/TPU 학습
____혼합 정밀도 학습/16비트 정밀도 학습
__학습 제어
____클라우드 사용 시 모델 체크포인트 저장
____체크포인트 기능의 기본 동작 변경
____저장한 체크포인트에서 교육 재개
____클라우드에서 다운로드 또는 병합한 데이터 저장
__읽을거리
__요약




파워 실전 바둑 6 : 일류 감각의 능률 행마법



도서명 : 파워 실전 바둑 6 : 일류 감각의 능률 행마법
저자/출판사 : 김희중 , 김수장, 삼호미디어
쪽수 : 480쪽
출판일 : 2024-02-05
ISBN : 9788978497015
정가 : 18000

1부 행마법 이론

1장 초반 행마법
1형 2연성 포석에서(1) 17
2형 2연성 포석에서(2) 19
3형 2연성 포석에서(3) 23
4형 2연성 포석에서(4) 25
5형 2연성 포석에서(5) 29
6형 2연성 포석에서(6) 31
7형 2연성 포석에서(7) 35
8형 2연성 포석에서(8) 37
9형 2연성 포석에서(9) 39
10형 2연성 포석에서(10) 43
11형 3연성 포석에서(1) 47
12형 3연성 포석에서(2) 51
13형 3연성 포석에서(3) 53
14형 3연성 포석에서(4) 55
15형 3연성 포석에서(5) 59
16형 3연성 포석에서(6) 65
17형 3연성 포석에서(7) 69
18형 3연성 포석에서(8) 73
19형 3연성 포석에서(9) 77
20형 3연성 포석에서(10) 79
21형 중국식 포석(1) 81
22형 중국식 포석(2) 85
23형 중국식 포석(3) 89
24형 중국식 포석(4) 93
25형 높은 중국식 포석(1) 97
26형 높은 중국식 포석(2) 101
27형 높은 중국식 포석(3) 103
28형 미니중국식 포석(1) 105
29형 미니중국식 포석(2) 107
30형 미니중국식 포석(3) 109

2장 공격과 수비의 행마법
1형 반격이냐, 순응이냐? 113
2형 실리와 세력 115
3형 임박한 접전 117
4형 급한 곳은 어디일까? 119
5형 큰 곳보다 급한 곳은 어디일까? 121
6형 포석과 사활의 차이 123
7형 중반전의 입구에서 125
8형 열세 속에서의 수습 127
9형 손을 빼느냐 마느냐? 129
10형 공방의 급소를 찾아라! 131
11형 일석이조의 수순은 무엇일까? 135
12형 공격하면서 이득을 얻어라 139
13형 아생연후살타 143
14형 과감하게 공격한다 145
15형 주안점은 상변의 흑 모양 149
16형 크게 공격한다 153
17형 어느 쪽의 돌이 중요할까? 155
18형 알기 쉽게 처리한다 157
19형 빨리 안정하는 방법 159
20형 효과적인 활용 161

3장 다음 한수의 행마법
선택문제 01 3연성의 대세력 165
선택문제 02 정석의 선택 167
선택문제 03 세력을 의식한 행마법 169
선택문제 04 의외의 급소 171
선택문제 05 돌의 방향(1) 173
선택문제 06 돌의 방향(2) 175
선택문제 07 두터움을 의식한 행마법 177
선택문제 08 효과적인 싸움 179
선택문제 09 지금이 찬스 181
선택문제 10 중앙전투의 단골수단 183
선택문제 11 세력을 살리는 감각 185
선택문제 12 큰 곳을 찾는 감각 187
선택문제 13 임기응변의 감각 189
선택문제 14 행마의 요령 191
선택문제 15 수습의 리듬 193
선택문제 16 대세의 급소를 찾는 눈 195
선택문제 17 삭감의 깊이 197
선택문제 18 공격의 방향감각 199
선택문제 19 침투의 급소를 찾는 후각 201
선택문제 20 대세의 균형을 찾는 감각 203
생각문제 01 포석의 순서 205
생각문제 02 놓칠 수 없는 요처 207
생각문제 03 세력 만들기 209
생각문제 04 일석이조의 효과 211
생각문제 05 삭감의 실마리 213
생각문제 06 삭감의 첫 포인트 215
생각문제 07 전단을 찾아서 217
생각문제 08 3三 다루기 219
생각문제 09 대세점을 잃지 않는 적극적인 구상 221
생각문제 10 국면을 주도하는 공격의 리듬 223
생각문제 11 수습의 요령 225
생각문제 12 활로를 찾는 수순의 묘 229
생각문제 13 정석에서 버리는 테크닉 233
생각문제 14 사석작전에 의한 돌의 리듬 239
생각문제 15 격언을 적용하는 끊는 방향 243
생각문제 16 최강의 기대기 공격 247
생각문제 17 돌의 효율을 높이는 예리한 맥점 251
생각문제 18 귀와 변을 연계한 처리법 255
생각문제 19 활용을 거부하는 능동적인 구상 259
생각문제 20 중앙과 연계된 대세를 보는 눈 263

2부 행마법 실전
1장 초반의 감각
1형 의표를 찌른 반발 271
2형 반격을 노리는 움츠림 275
3형 임기응변의 기대기 전법 279
4형 전국을 보는 변신술 284
5형 확장과 공격의 양수겸장 288
6형 본능적인 삭감의 급소 292
7형 자유자재의 변신술 296
8형 전광석화와 같은 잽 연타 300
9형 타이밍의 중요성 305
10형 대세의 급소를 찾는 눈 309
11형 손오공의 화려한 감각 315
12형 능동적인 타개의 신수법 319
13형 기선을 제압한 순발력 325

2장 중반의 감각
1형 타개의 기대기 맥점 333
2형 절묘한 응수타진과 타이밍 337
3형 어복을 완성하는 대세점 342
4형 경쾌한 삭감의 감각 346
5형 공격과 삭감의 두 마리 토끼 350
6형 행마의 리듬과 흐름 355
7형 삭감을 경쾌하게 하는 리듬감각 359
8형 슈코의 일류감각 364
9형 밭전자의 명수 370
10형 좌우를 노리는 킬러의 명점 374
11형 감각과 탄력의 앙상블 379
12형 우주류의 밭전자 비상 383
13형 공격의 방향감각 387
14형 일지매의 공중비행 391
15형 대세를 중시한 날일자 삭감 395
16형 주문을 거부하는 순발력 400
17형 공격의 급소를 찾는 감각 404
18형 놓쳐버린 공격의 급소 408
19형 회심의 귀수(鬼手) 한방 413
20형 허허실실의 공중비상 419
21형 기대기의 모범답안 425
22형 침투냐 공격이냐 430
23형 타개의 상용수법 436
24형 수순의 중요성 440

3장 승부처의 감각
1형 상상을 초월한 강타 449
2형 동물적인 타개의 감각 453
3형 건곤일척의 승부수 458
4형 뒷맛을 극대화한 2중 침투 464
5형 승부수를 잠재운 결정타 469
6형 승부처를 포착하는 후각 473