밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3

책 · 사이토 고키 · 예스24

토크나이저부터 추론 모델까지, 처음부터 끝까지 구현하며 배우는 LLM의 원리 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 일상에 깊이 들어온 지금, 그 작동 원리를 직접 구현해 본 사람은 많지 않습니다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 여섯 번째 편은 토크나이저, 모델, 학습이라는 LLM의 핵심 세 단계를 완성된 라이브러리에 기대지 않고 밑바닥부터 구현합니다. CodeBot, StoryBot, WebBot 세 프로젝트를 거치며 BPE 토크나이저, 트랜스포머 어텐션, 사전 학습부터 SFT·GRPO·DPO 강화 학습까지 LLM 개발의 전 과정을 코드로 직접 재현합니다. 파이썬, 파이토치 기초와 딥러닝에 대한 기본 이해가 있다면, 이 책과 함께 나만의 LLM을 밑바닥부터 키워보세요.

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 사이토 고키 · 예스24

딥러닝 분야 부동의 베스트셀러! 머리로 이해하고 손으로 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 딥러닝의 핵심 개념을 ‘밑바닥부터’ 구현해보며 기초를 한 걸음씩 탄탄하게 다질 수 있도록 도와주는 친절한 안내서이다. 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고 딥러닝의 기본 개념부터 이미지 인식에 활용되는 합성곱 신경망(CNN)까지 딥러닝의 원리를 체계적으로 설명한다. 또한 복잡한 개념은 계산 그래프를 활용해 시각적으로 전달하여 누구나 쉽게 이해할 수 있다. 이 책은 딥러닝에 첫발을 내딛는 입문자는 물론이고 기초를 다시금 다지고 싶은 개발자와 연구자에게도 훌륭한 길잡이가 되어줄 것이다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 사이토 고키 · 예스24

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 이번엔 강화 학습이다! 강화 학습 핵심 이론부터 문제 풀이, 심층 강화 학습까지 한 권에! 이 책의 특징은 제목 그대로 ‘밑바닥부터 만들어가는 것’이다. 속을 알 수 없는 외부 라이브러리에 의존하지 않고 강화 학습 알고리즘을 처음부터 구현하면서 배운다. 그림으로 원리를 이해하고 수학으로 강화 학습 문제를 풀어본 다음, 코드로 구현해 배운 내용을 되짚어본다. 코드는 최대한 간결하면서도 강화 학습에서 중요한 아이디어가 명확하게 드러나도록 짰다. 단계적으로 수준을 높이면서 다양한 문제에 접할 수 있도록 구성하였으니 강화 학습의 어려움과 재미를 모두 느낄 수 있을 것이다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 사이토 고키 · 예스24

직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서 이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다! 이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 사이토 고키 · 예스24

10단계로 알아보는 이미지 생성 모델의 원리! 생성형 AI와 함께하는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5』 이 책은 정규 분포와 최대 가능도 추정과 같은 기본 개념에서 출발하여 가우스 혼합 모델, 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델에 이르기까지 다양한 생성 모델을 설명한다. 수식과 알고리즘을 꼼꼼하게 다루며 수학 이론과 파이썬 프로그래밍을 바탕으로 한 실제 구현 방법을 알려준다. 생성 모델을 이론뿐만 아니라 실습과 함께 명확하게 학습할 수 있다. 특히 확산 모델에 이르는 10단계의 과정을 하나의 스토리로 엮어 중요한 기술들을 서로 잇고 개선할 수 있도록 구성했다. 이 책과 함께 생성 모델을 밑바닥부터 시작해보자.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 아즈마 유키나가 · 예스24

딥러닝의 기초 지식과 수학부터 파이썬을 활용한 실전 프로그래밍 구현까지, 한 권으로 모든 것을 끝내는 딥러닝 입문자를 위한 최고의 책! 지금까지 나왔던 다른 어떤 책들과는 달리 딥러닝을 수식과 코드로서 매우 이해하기 쉽게 설명한다. 또한, 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들이 하나 하나 모여 책의 마지막에 이르러 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성함으로써, 독자가 성취감을 느끼며 끝까지 포기하지 않고 완독할 수 있다는 점은 이 책의 최대 강점이다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해 역전파(Backpropagation)와 컨볼루션 신경망(CNN)까지, 딥러닝의 필수 요소를 빠짐없이 자세하게 설명한다. 독자가 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.

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