PyTorch의 코더를 위한 AI 및 ML

서문

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

코더를 위한 AI와 ML in PyTorch에 오신 것을 환영합니다. 저의 머신 러닝(ML) 여정은 수년 전 Lisp와 Prolog와 같은 언어와 프레임워크로 시작되었습니다. 그 후 저는 Google로 옮겨 TensorFlow의 출시와 성장을 도왔습니다. 이 경험은 제 이전 저서인 ' 코더를 위한 AI와 머신러닝'에 영향을 미쳤습니다.

그 책이 출간된 후 커뮤니티와 만나 AI에 대해 이야기할 때마다 한 가지 질문이 나왔는데, 바로 질문자가 시간을 투자해야 하는지 여부였습니다. 처음에는 낯선 질문이었지만 더 많이 들을수록 더 자세히 알아보기 시작했습니다.

그 생각은 제 커리어에서 한때 제 업무의 라이벌이었던 PyTorch를 열정적으로 받아들이는 이 시점까지 이어졌습니다. 그 이유는 무엇일까요? 연구자나 고급 엔지니어가 한계를 뛰어넘을 수 있는 강력한 성능과 유연성, 그리고 모든 개발자가 쉽게 익혀 ML을 시작할 수 있는 단순성 사이에서 완벽한 균형을 이루고 있기 때문입니다.

이 책의 목표는 코더로서 아직 ML을 완전히 이해하지 못하더라도 충분히 접근할 수 있으며, 더 깊이 들어가는 데 도움이 되는 고급 개념도 소개하여 여러분을 준비시키는 것입니다. 목표는 박사 학위 없이도 ML 및 AI 개발자가 될 수 있는 역량을 갖추는 것입니다!

이 책이 도움이 되길 바라며, 이 멋지고 보람찬 여정을 시작할 수 있는 자신감을 갖게 되길 바랍니다.

이 책을 읽어야 하는 대상

AI와 ML에 관심이 있고 데이터로부터 학습하는 모델을 빠르게 구축하여 실행하고 싶다면 이 책이 적합합니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 시퀀스 모델링 등 일반적인 AI 및 ML 개념에 관심이 있고 이러한 분야에서 문제를 해결하기 위해 신경망을 어떻게 훈련할 수 있는지 알고 싶다면 이 책이 유용할 것입니다. 또한, 제너레이티브 AI에 대해 많이 들어보셨다면 트랜스포머와 디퓨저 기반 모델에서 어떻게 작동하는지 살펴볼 수 있습니다.

무엇보다도 컴퓨터 과학의 이 귀중한 영역이 어렵다는 인식 때문에, 특히 오래된 미적분 책을 꺼내야 한다는 생각 때문에 입문을 미뤄왔다면 걱정하지 마세요. 이 책은 코드 우선 접근 방식을 취하여 PyTorch를 사용하여 ML 및 인공 지능의 세계에서 시작하는 것이 얼마나 쉬운지 보여 줍니다.

이 책을 쓴 이유

저는 1992년 봄에 처음으로 인공 지능에 본격적으로 관심을 갖게 되었습니다. 끔찍한 불황의 한가운데서 런던에 살고 있던 갓 물리학을 졸업한 저는 6개월 동안 실직 상태였습니다. 영국 정부는 20명을 대상으로 AI 기술 교육 프로그램을 시작하고 지원자를 모집했습니다. 저는 첫 번째 참가자로 선발되었습니다. 3개월 후, 이 프로그램은 비참하게 실패했습니다. AI로 할 수 있는 이론적 작업은 많았지만 실제적으로 할 수 있는 쉬운 방법이 없었기 때문입니다. 프롤로그라는 언어로 간단한 추론을 작성하고 리스프라는 언어로 ...