[리뷰]GAN 첫걸음 : 파이토치 신경망 입문부터 연예인 얼굴 생성까지

[목차]

[PART 1 파이토치와 신경망 기초]

CHAPTER 1 파이토치 기본

CHAPTER 2 파이토치로 만드는 첫 번째 신경망

CHAPTER 3 성능 향상 기법

CHAPTER 4 CUDA 기초

 

[PART 2 튼튼한 GAN 만들기]

CHAPTER 5 GAN 개념

CHAPTER 6 단순한 1010 패턴

CHAPTER 7 손으로 쓴 숫자 훈련

CHAPTER 8 얼굴 이미지

 

[PART 3 흥미로운 GAN 기법]

CHAPTER 9 합성곱 GAN

CHAPTER 10 조건부 GAN

CHAPTER 11 결론

 

[대상 독자]

• GAN이 작동하는 원리를 기초부터 알고 싶은 사람
• 머신러닝 분야를 전공하는 학생
• GAN을 좀 더 전문적으로 배우고 싶은 인공지능 개발자

 

[서평]

 

최근의 인공지능 분야가 엄청난 성장세를 보이고 있습니다. 기업들은 인공지능 개발자를 많이 찾고 있는데 아직 그 수요를 못 쫓아가고 있습니다. 인공지능은 이제 우리 삶에 깊숙하게 들어와서 많은 변화가 일어나고 있습니다. 컴퓨터가 단순 계산 명령어만 처리 하는것이 아니라 창의적인 처리 할수 있는 기술이 바로 GAN입니다. 이 책에서는 GAN에 대해서 어떻게 배워야 하는지 하나 하나 배울수 있습니다. 이책을 보기전에 먼저 머신러닝, 딥러닝에 대한 기초 지식을 가지고 있어야 여기서 배우는 신경망에 대해서 이해 할수 있을 겁니다. 그리고 파이썬 기본 문법과 파이토치에 대해서도 약간의 지식이 있으면 좀더 이해하는데 도움이 될것입니다.

 

이 책은 GAN의 입문서로서 기초 이론과 실전 예제 까지 PART 3부분으로 구성되어 있습니다. 

1부는 파이토치와 신경망 기초로 간단한 이미지 분류기를 만들어 보고 파이토치에 대해 배우고 신경망에 대한 지식을 배울수 있습니다.

1장 파이토치 기본

2장 파이토치로 만드는 첫 번째 신경망

3장 성능 향상 기법

4장 CUDA 기초

 

2부는 튼튼한 GAN 만들기로 적대적 훈련을 소개하고, 점차 복잡한 GAN을 구성해 봅니다. 처음에는 간단한 1010 패턴에 대해 알아보고, 손으로 쓴 단색 숫자 이미지를 거쳐 마지막으로는 풀컬러 얼굴 이미지로 학습을 합니다.

5장 GAN 개념

6장 단순한 1010 패턴

7장 손으로 쓴 숫자 훈련

8장 얼굴 이미지

 

3부는 흥미로운 GAN 기법로 GAN의 핵심 아이디어를 조금 더 확장해서 합성곱 신경망을 적용하고, 조건적 GAN을 통해 원하는 클래스의 데이터를 생성해봅니다.

9장 합성곱 GAN

10장 조건부 GAN

11장 결론

 

인공지능을 배우는 방법 중 가장 좋은 방법은 바로 배운 것을 그대로 실습 해보는 것입니다. 이책에서는 입문자들도 쉽게 따라 할수 있도록 이론과 실습 코드에 대해서 잘 안내 하고 있습니다. GAN으로 만들어낸 인공 데이터로 어떻게 새로운 산업에 접목하여 발전을 할수 있을지 기대가 됩니다.