JAX/Flax로 딥러닝 레벨업

"JAX/Flax로 딥러닝 레벨업"은 JAX와 Flax를 활용하여 딥러닝의 이론과 실습을 단계별로 학습할 수 있도록 돕는 책입니다. 이 책은 기초적인 내용부터 시작하여 고급 주제에 이르기까지 폭넓은 내용을 다룹니다. JAX와 Flax를 통해 딥러닝을 더 깊이 이해하고 실무에서 활용할 수 있는 능력을 키우는 것이 목표입니다.

판매처 : 교보문고, yes24, 알라딘

목차

이 책은 다음과 같은 내용으로 구성되어 있습니다.

1. JAX/Flax를 공부하기 전에
   • JAX/Flax에 대한 소개와 예시
   • 함수형 프로그래밍에 대한 이해
   • JAX/Flax에서 자주 사용하는 파이썬 표준 라이브러리
   • JAX/Flax 설치 방법
2. JAX의 특징
   • NumPy에서부터 JAX 시작하기
   • JAX의 JIT 컴파일
   • 자동 벡터화
   • 자동 미분
   • JAX의 난수
   • pytree 사용하기
   • JAX에서의 병렬처리
   • 상태를 유지하는 연산
3. Flax 소개
   • Flax CNN 튜토리얼
   • 심화 튜토리얼
4. JAX/Flax를 활용한 딥러닝 모델 만들기
   • 순수 JAX로 구현하는 CNN
   • ResNet
   • DCGAN
   • CLIP
   • DistilGPT2 미세조정 학습
5. TPU 환경 설정
   • 코랩에서 TPU 설정하기
   • 캐글에서 TPU 세팅하기
   • TRC 프로그램 신청하기

환경 설정

이 책의 예제를 실행하기 위해서는 Python 3.8 이상이 필요합니다. 필요한 라이브러리는 requirements.txt 파일을 통해 설치할 수 있습니다.

$ git clone https://github.com/JAX-KR/jax-flax-book.git
$ cd jax-flax-book
$ pip install -r requirements.txt

대상 독자

이 책은 딥러닝에 대한 기본적인 이해가 있는 독자를 대상으로 합니다. JAX와 Flax를 처음 접하는 개발자뿐만 아니라, 이미 딥러닝 경험이 있는 개발자들도 유용하게 활용할 수 있습니다.

참고 자료

• JAX 공식 문서
• Flax 공식 문서

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

저자 정보

이 책의 저자는 JAX와 Flax에 깊은 관심을 가지고 있으며, 딥러닝을 통해 더 나은 세상을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 자세한 내용은 저자의 GitHub 프로필을 참조하세요.