이 책은 딥러닝을 실무에 적용하고자 하는 분들을 대상으로 쓰여진 책 입니다. 여러해에 걸친 패스트 캠퍼스의 강의 경험을 담아, 독자들이 기본기부터 제대로 이해할 수 있도록 책의 내용을 구성하였습니다. 따라서 이 책은 입문자들을 위한 초급의 내용부터 실무자들을 위한 심화의 내용까지 모두 아우를 수 있도록 많은 내용을 담고자 하였고, 파이토치 실습 코드를 활용하여 독자들의 이해를 돕고자 합니다. 실제 시스템을 구현하며 얻은 경험과 인사이트들을 담았고, 배경이 되는 수학적인 이론에서부터, 실제 파이토치 코드, 그리고 실전에서의 꼭 필요한 직관적인 개념들을 담을 수 있도록 하였습니다. 그러므로, 현재 딥러닝을 활용한 최신 기술 뿐만 아니라, 딥러닝 이전의 기존의 전통적인 방식부터 차근차근 설명하여, 왜 이 기술이 필요하고, 어떻게 발전 해 왔으며, 어떤 부분이 성능 개선을 만들어냈는지 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고자 합니다.
수식이 낯설은 입문자 분들은 수식은 좀 더 과감히 건너뛰고 읽으셔도 좋습니다. 먼저 한번 읽은 후에 큰 그림을 이해하고 다시 읽으며 수식을 이해하면 좀 더 좋을 것 같습니다. 좀 더 깊은 내용을 알고 싶은 독자분들은 수식까지 모두 집중하여 읽어주길 권장 합니다.
- Python
- Calculus
- Linear Algebra
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| Name | Kim, Ki Hyun |
|---|---|
| nlp.with.deep.learning@gmail.com | |
| https://www.linkedin.com/in/ki-hyun-kim/ | |
| github: | https://github.com/kh-kim/ |
- Principal Machine Learning Engineer @ Makinarocks
- Machine Learning Researcher @ SKPlanet
- Neural Machine Translation: Global 11번가
- Machine Learning Engineer @ Ticketmonster
- Recommender System: TMON
- Researcher @ ETRI
이 책은 패스트캠퍼스에서 진행한 자연어처리 입문 캠프, 자연어처리 심화 캠프 강의가 바탕이 되었습니다.