<div id="readability-page-1" class="page"><div itemprop="articleBody">
              <p><code>골든래빗 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다</code></p>
<p><img src="https://sihan-son.github.io/images/book/goldenRabbit/torch.jpg" alt="ands"><br>
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<p>알파고가 가지고 온 인고지능 쇼크 이후 벌써 6년이라는 시간이 지났습니다. 그 기간동안 다양한 인공지능/딥러닝 관련 서적들이 나왔고, <code>tenosrflow</code>와 <code>pytorch</code>가 인공지능 프레임워크의 두 기둥으로 자리 잡았습니다. 다양한 프레임워크와 네트워크/모델들이 나왔고 그래서 상대적으로 초창기에 나온 책들은 기초적인 <code>MLP</code>, <code>CNN</code>, <code>RNN</code> 정도를 다루고 부록에 <code>GAN</code>, <code>Transformer</code> 등 나름 트랜디하게 뒤에 나온 모델들을 소개하는 정도였습니다. 이번 책은 퍼셉트론을 시작으로 <code>GPT</code>, <code>ViT</code>등 요즘 핫하다고 할 수 있는 대규모 모델 등까지 다루고 있습니다.</p>
<p>다양한 모델을 다루고 있어 각 모델들에 따라 <code>pytorch</code>를 이용해서 모델을 구성하는 법을 배울 수 있습니다. 논문 등을 보면서 논리적인 구조는 이해해도 이해를 코드로 바꾸는 것은 다른 이야기여서 피상적으로 그림같은 구조로 모델의 구조만 이해하고 있을 학습자가 꽤 있을 것입니다. 구조만 이해하고 돌아가는 코드를 깃허브에서 찾아 해매 가중치를 또 찾아 해매 모델을 돌렸을 겁니다.</p>
<p>모델을 <code>torch</code>를 이용해 구성하면서 <code>torch</code>의 사용법과 모델 구성하는 방법 두 마리 토끼를 한번에 잡을 수 있습니다. <code>torch</code>의 사용법 모델 구성법를 같이 다루고 있어서 책을 처음부터 쭉 읽을 수도 있고, 필요한 모델구성에 따라서 발췌하면서 읽을 수 있습니다.</p>
<p>각 모델별로 접근 방식과 문제 정의부 등 학습목표와 학습 순서를 제시하고 새로운 용어를 챕터 시작에서 정리를 해주기 때문에 필요한 내용을 빠르게 확인 할 수 있습니다. 예저 파일도 QR코드, URL, 단축 URL을 제공해주어서 편한 방법으로 예제 코드에 접근 할 수 있습니다. 모델을 각 단계별로 쪼개서 코드로 정의하기 때문에 원하는 부분으로 필요에 따라 다시 보기 좋은 구성입니다.</p>

              
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Sihan`s Blog

골든래빗 출판사로부터 책을 제공받아 작성했습니다
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알파고가 가지고 온 인고지능 쇼크 이후 벌써 6년이라는 시간이 지났습니다. 그 기간동안 다양한 인공지능/딥러닝 관련 서적들이 나왔고, tenosrflow와 pytorch가 인공지능 프레임워크의 두 기둥으로 자리 잡았습니다. 다양한 프레임워크와 네트워크/모델들이 나왔고 그래서 상대적으로 초창기에 나온 책들은 기초적인 MLP, CNN, RNN 정도를 다루고 부록에 GAN, Transformer 등 나름 트랜디하게 뒤에 나온 모델들을 소개하는 정도였습니다. 이번 책은 퍼셉트론을 시작으로 GPT, ViT등 요즘 핫하다고 할 수 있는 대규모 모델 등까지 다루고 있습니다.

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