Jax와 함께하는 딥 러닝
- 제목: JAX를 활용한 심층 학습
- JAX 소개: JAX는 Google의 고성능 수치 계산 라이브러리로, 심층 학습과 과학 계산 작업의 핵심 성능 문제를 해결합니다. XLA(Accelerated Linear Algebra) 및 최적화된 NumPy 버전을 결합하여 저수준 계산 및 변환에서 성능을 크게 향상시킵니다.
- JAX 학습 내용
- 수치 계산에 JAX 사용
- JAX 기반의 미분 가능한 모델 구축
- 분산 및 병렬 계산 실행
- Flax와 같은 고수준 신경망 라이브러리 사용
- JAX 생태계의 라이브러리와 모듈 활용
- 책 내용: "Deep Learning with JAX"는 심층 학습과 수학적으로 집중적인 응용 프로그램을 다루는 실습 가이드입니다. 저자인 Grigory Sapunov는 JAX의 개념을 소개하고 실제 작업에 적용하는 방법을 설명합니다. TensorFlow와 PyTorch를 JAX와 결합하여 데이터 로딩 및 배포하는 방법도 다룹니다.
- 기술적 배경:
- JAX는 대규모 데이터셋에서 효율적이고 빠르게 모델을 훈련 및 추론할 수 있는 강력한 라이브러리입니다.
- 진화 계산, 연합 학습 등 성능에 민감한 작업을 다루기 용이함.
- 주요 내용
- 수치 계산에 JAX 사용
- JAX 기반의 미분 가능한 모델 구축
- 분산 및 병렬 계산 실행
- Flax와 같은 고수준 신경망 라이브러리 사용
- 대상 독자: 중급 이상의 파이썬 프로그래머로 심층 학습에 익숙한 사람들
- 저자 정보: Grigory Sapunov는 인공지능 박사이자 구글 개발자 전문가입니다.
- 플랜
- Pro: 월 $24.99, 모든 매닝북, MEAPs, 라이브 비디오 및 프로젝트, 오디오북 접근 가능, 매월 한 권의 전자책 무료 제공.
- Lite: 월 $19.99, 모든 매닝북 및 MEAPs 접근 가능.
- Team: 5, 10, 20석 이상의 팀 플랜, 매닝북 전체 접근 가능.
- 출시 정보: ePub 및 liveBook은 2024년 10월 3일에 출시 예정.
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