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한빛미디어

파이토치 첫걸음

딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 최건호
  • 출간 : 2019-06-07
  • 페이지 : 232 쪽
  • ISBN : 9791162241899
  • 물류코드 :10189
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.6점 (7명)
좋아요 : 0

페이스북이 주도하는 딥러닝 프레임워크 파이토치 

기초부터 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 A to Z 

 

딥러닝 구현 복잡도가 증가함에 따라 ‘파이써닉’하고 사용이 편리한 파이토치가 주목받고 있다. 파이토치 코리아 운영진인 저자는 다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 경험을 살려 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 집필했다. 파이토치 설치부터 CNN, RNN, 나아가 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 최신 연구 결과까지 살펴본다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 개념 원리와 구현을 균형 있게 구성하여 쉽게 읽을 수 있다.

 

주요 내용

  • 아나콘다+CUDA+cuDNN 설치(그냥 코랩 쓰면 마음이 편합니다)
  • 선형회귀분석을 살펴보며 손실 함수, 경사하강법 이해하기
  • 연쇄법칙, 전파, 역전파 등 인공 신경망의 기초
  • 친절한 그림으로 CNN을 익히고, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 살펴보기
  • RNN의 원리부터 LSTM, GRU, 임베딩, word2vec까지
  • 오버피팅과 언더피팅 해결, 드롭아웃, 정형화, 초기화, 정규화 등 학습 성능 향상법
  • 스타일 트랜스퍼, 전이학습, L-BFGS
  • 오토인코더와 시맨틱 세그멘테이션
  • GAN과 친구들(DCGAN, SRGAN, Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN)

 

상세이미지_파이토치 첫걸음.jpg

저자

최건호

딥러닝 엔지니어. 연세대학교 컴퓨터과학과 및 경영학과를 졸업하고 라프텔, 딥바이오, 토모큐브에서 인공지능 연구원으로 근무했다. 또한 패스트캠퍼스, SK플래닛, T아카데미, 인터파크에서 파이토치를 사용한 인공지능 강의를 진행했다. 지금까지 7편의 논문에 참여했으며 파이토치 코리아(www.facebook.com/groups/PyTorchKR) 운영진으로 활동하고 있다.

 

 

CHAPTER 1 딥러닝에 대하여

1.1 딥러닝이란 무엇인가

1.2 왜 배워야 하는가

1.3 무엇을 할 수 있는가

 

CHAPTER 2 파이토치

2.1 파이토치는 무엇이고 왜 써야 하는가

2.2 다른 프레임워크와의 비교

2.3 설치하는 법

 

CHAPTER 3 선형회귀분석

3.1 선형회귀분석이란 무엇인가

3.2 손실 함수 및 경사하강법

3.3 파이토치에서의 경사하강법

 

CHAPTER 4 인공 신경망

4.1 신경망이란 무엇인가

4.2 인공 신경망의 요소

4.3 전파와 역전파

4.4 모델 구현, 학습 및 결과 확인

 

CHAPTER 5 합성곱 신경망

5.1 합성곱 신경망의 발달 배경

5.2 합성곱 연산 과정

5.3 패딩과 풀링

5.4 모델의 3차원적 이해

5.5 소프트맥스 함수

5.6 모델 구현, 학습 및 결과 확인

5.7 유명한 모델들과 원리

 

CHAPTER 6 순환 신경망

6.1 순환 신경망의 발달 과정

6.2 순환 신경망의 작동 원리

6.3 모델 구현, 학습 및 결과 확인

6.4 순환 신경망의 한계 및 개선 방안

 

CHAPTER 7 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안

7.1 오버피팅과 언더피팅

7.2 정형화

7.3 드롭아웃

7.4 데이터 증강

7.5 초기화

7.6 학습률

7.7 정규화

7.8 배치 정규화

7.9 경사하강법의 변형

 

CHAPTER 8 뉴럴 스타일 트랜스퍼

8.1 전이학습

8.2 스타일 트랜스퍼

8.3 스타일과 콘텐츠의 정의

8.4 학습 알고리즘 

8.5 최적화 알고리즘

8.6 코드 구현

 

CHAPTER 9 오토인코더

9.1 소개 및 학습 원리

9.2 합성곱 오토인코더

9.3 시맨틱 세그멘테이션

 

CHAPTER 10 생성적 적대 신경망

10.1 소개 및 학습 원리

10.2 모델 구현 및 학습

10.3 유명한 모델들과 원리

복잡한 건 파이토치에게 맡기고 모델에 집중하세요

 

딥러닝 분야의 네임드인 안드레이 카파시는 이런 말을 했습니다. “파이토치를 몇 달 써봤는데 이보다 더 좋을 수 없다. 에너지가 넘치고, 피부도 밝아졌으며, 시력도 좋아졌다.” 파이토치는 텐서플로와 비교하면 그래프 정의와 실행부가 분리되어 있지 않아 직관적입니다. 코드가 짧은 것도 강점 중 하나입니다.  새로운 딥러닝 연구 결과가 매일 쏟아지고 구현 복잡도 역시 증가함에 따라 구현 측면에서 ‘파이써닉’하고 편리한 파이토치가 떠오르고 있습니다. 

 

다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 저자는 파이토치로 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 썼습니다. 파이토치 실습은 어떻게 시작하는 게 좋을까요? 이 책처럼 코랩을 사용하면 설치할 게 하나도 없습니다. 선형회귀분석, 역전파, CNN, RNN, 학습 시 문제점 해결 등 이제는 익숙한 주제를 배우고, 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 주요한 논문 연구 결과도 살펴봅니다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 이론과 구현을 균형 있게 구성하여 개발자들이 최대한 쉽게 읽을 수 있게 집필했습니다.

 

최근에는 딥러닝 입문자들이 활용할 수 있는 자료가 많아졌습니다. 수학 공식을 몰라도 배울 수 있다는 주장은 더는 통하지 않습니다. 수학이 어려워도 알아야 할 것은 알아야 수박 겉핥기 수준에서 벗어날 수 있습니다. 코랩+파이토치 실습으로 까다로운 구현은 덜어내고 딥러닝 개념 원리에 집중한 이 책이 딥러닝 정복을 향한 진정한 첫걸음을 딛게 해줄 것입니다. 

  • 구글이 지원하는 '텐서플로우'가 업계 1위긴 하지만 너무 복잡하고 다가가기 어려웠습니다.

     

    '파이토치'는 페이스북이 지원하며, 최근 학계에서 크게 부각되고 있다고 하여 많은 관심을 가졌습니다.

     

    pytorch.jpg

     

    책이 220쪽 가량으로 매우 얇은데 반해 들어 있는 내용에는

    Linear regression, ANN, SoftMax, RNN, 전이학습, GAN 등 방대한 내용이 담겨 있습니다.

     

    치트시트로는 쓰기 좋지만 개념이 잡히지 않은 상태에서는 조금 어려울 것 같습니다.

     

    Linear Resgression만 보더라도

    linaer regression의 개념과 cost function, gradient descent 등을 3페이지만에 설명해서 입문하는 사람들에게는 버거울 것 같습니다.

    이런 사람들은 coursera의 Machine Learning을 듣고 보면 좋을 겁니다.

     

    KakaoTalk_20190724_131254743_02.jpg

     

    그림과 코드 위주로 설명해서 한 번 공부한 사람들에게는 꽤 깔끔한 cheatsheet입니다.

  • 언젠가부터 팀원들이 텐서플로 외에 파이토치를 쓰는 비중이 늘어나서 관심을 갖게 되었습니다. '파이토치 첫걸음'은 꽤 얇은데 딥러닝 기초부터 GAN 실전기법까지 다룬다는 모토를 내세웠기에 혹하여 골랐습니다.Emotion Icon

    좀 읽어 보니, 이 책은 딥러닝 입문서는 아니고 정말 파이토치 입문서입니다. 만약 '경사하강법' 같은 용어가 생소하다면 이 책보다는 다른 머닝러신 입문서를 먼저 보는 게 좋겠습니다. 얇은 책에 많은 내용이 담겼다는 얘기는 그만큼 기초를 필요로 한다는 얘기입니다. Emotion Icon 반대로 입문서를 뗀 독자에게는 복습 겸하여 스킬을 올리기에 적당할 겁니다.

    책 표지에는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 텐서플로 첫걸음, 딥러닝 첫걸음을 관련도서로 추천합니다.
     
    어찌 보면 이 책에서 가장 어려운 부분은 '설치하는 법'이 아닐까 합니다. 파이썬, CUDA, cuDNN 순서로 설치해야 하는데, Windows 환경인 독자는 이 책을 참고하기가 힘듭니다. 검색을 잘 해보도록 합시다. PyTorch KR 같은 커뮤니티에서 도움을 받을 수도 있겠습니다. 정 힘들다면 저자가 권하는 대로 Colab을 써도 학습하는 데에는 문제가 없습니다.
     
    설치하는 법을 지나면 책을 쫓아가면 되니 왠지 상대적으로 수월한 느낌마저 받습니다. 유명한 모델을 설명하면서 학습에 대한 각종 노하우를 설명하는 이 책이 머신러닝 입문자를 넘어선 독자에게는 큰 도움이 되리라 봅니다.
     
    저는 책을 다 보고 살짝 당황했는데, GAN을 설명하고 나서는 훅 끝나는 느낌을 받았습니다. 이후에는 뭘 해 보면 좋겠다는 얘기를 할 법도 한데, 확실히 딥러닝 입문서는 아니다 보니 쿨하게 끝납니다. 제가 생각해도 이 정도 수준까지 오른 독자는 이미 하고 싶은 게 있을 법도 합니다. 하산하면 됩니다. Emotion Icon

  •  

    딥러닝을 시작한지 벌써 3년이 흐르고 있네요. 

    자연어 처리 개발을 하면서 거듭되는 기술의 진보에 물 밀 듯이 살고 있습니다. 

     

    그러던 중 최근 논문 및 캐글에서 파이토치를 활용한 연구들이 많이 나와서 공부를 하려고 마음은 먹었지만 실천으로 옮기기가 쉽지 않았습니다.

    큰 맘을 먹고 '파이토치 첫 걸음' 책을 읽게 됐습니다.

     

    정말 쉽고 알차게 적어져 있어서 놀란 책이라 몇가지 정리해 보려고 합니다.

     

    1. '케라스'에서 파이토치로 전향

    주로 케라스, 텐서플로를 활용해 딥러닝 개발을 진행해 왔습니다. 

    앞으론 파이토치에 비중을 높이려고 합니다. 

     

    한땀 한땀 코드를 작성해보면서 느낀점은 파이썬의 매우 유사하다는 점입니다. 

     

    책과 도큐멘트 내용들을 봐도 파이썬에서 즐겨쓴 내용들이 나오고 코드가 너무 간결해서 쓰면 쓸수록 매력적이라고 느낌니다.

     

    또한, 논문들의 연구결과들도 파이토치로 많이 나오는 상황이기 때문에 전향도 고려 하는 중입니다. 

     

    2. 올 컬러와 내용의 간결함.

    '파이토치 첫 걸음' 책은 한빛미디어에서 첫걸음 시리즈로 나오는 책 중 하나입니다. 

    이 책의 특징은 2백 페이지이며 A5형식이라 책의 써진 내용들이 한눈에 들어옵니다. 

     

    한눈에 들어온 점은 바로 내용이 너무 간결한데요. 

    이해가 잘되게 저자님이 풀어써준 점과 어려운 딥러닝 연산식 등을 칼라로 돼 있어서 이해하는 데 큰 도움이 됐습니다. 

     

    PS 

    최근 나온 파이토치 책 중에서 첫걸음 시리즈를 선택한 점이 잘했다고 느낍니다. 

    가성비도 좋고 내용은 딱 입문용으로 맞기 때문이죠. 

    딥러닝을 처음 접하는 분들이나 파이토치가 궁금한 분들에게 이 책을 추천 드립니다.

  • 이번 리뷰 도서는 딥러닝 관련한 파이토치에 관한 책이다.
     
     
     
    그동안 텐서플로우나 다른 머신 러닝 라이브러리 관련한 책들은 살짝 본 적이 있으나 파이토치는 이름만 들어보고 처음이다.
     
    상세 정보는 아래 페이지에서 볼 수 있으며,
     
     
    이 책도 초보자를 위한 책이라고 하여 분량이 많지는 않다.(230페이지 정도)
     
    하지만 책의 내용은 그리 쉽지많은 않다. 머신 러닝이나 딥러닝 관련 내용을 다루는 다른 책들도 마찬가지지만,
     
    각종 새로운 용어와 알고리즘, 수식들을 보다보면 머리가 띵해질 수 있다는거...
     
    반복하여 보다 보면 완벽하게는 아니겠지만 언젠간 조금이라도 이해가 될 것이니 희망을 버리지 말고 봐야겠다.
     
    그리고 저자마다 같은 내용이라도 설명의 차이가 있으므로 다른 책도 참고하는 것이 좋을 것이다.
     
    이 책은 파이썬이나 쥬피터를 별도 설치 없이 구글 코랩을 이용하여 실습 할 수 있도록 설명하고 있다.
     
    구글 코랩을 이용할 경우 GPU를 이용해서 실행해 볼 수도 있으나, GPU 없이 설치하는 내용이 없는 것은 조금 아쉬웠다.
     
    어차피 내가 사용하는 노트북은 내장 인텔 그래픽이라서 GPU 사용이 불가능하지만 굳이 쥬피터도 설치하여 아래와 같이 직접 실행해봤다.
     
     
    예제 소스는 구글 드라이브에 쥬피터 노트북 파일로 올려져 있으니 다운로드 받아서 쥬피터로 임포트 하여 실행보면 된다.
     
    이 책도 요즘 나오는 다른 책들과 마찬가지로 이 책도 컬러판으로 인쇄가 되어 가독성이 아주 좋았다.
     
     
    저자는 나름 자세히 많은 내용을 설명하려 했으나 아무래도 페이지 분량의 한계를 극복하기에는 무리였던것으로 보이며,
     
    모델이나 알고리즘의 설명과 소스 코드가 대부분이고 실전 활용 예제에 대한 내용은 거의 없다고 봐야 한다.
     
    그래도 파이토치가 텐서플로우에 비해 처리 속도도 빠르고 작성해야 하는 소스 코드도 간단하다고 하니 
     
    공부해두면 도움이 되리라 생각한다.

  • 우리 연구실에서 딥러닝을 사용하고 있는데, 현재는 텐서플로우를 사용하고 있다. 컴퓨터 그래픽스에서 특히 캐릭터 애니메이션 관련 논문들 중에 딥러닝을 사용하는 논문들이 대부분 텐서플로우로 만들어서 우리도 텐서플로우로 하고 있다. 하지만 최근에 파이토치를 사용한 논문들도 나오고 있고 AI학회쪽 논문들은 파이토치로 구현하는 경우가 많다고 해서 이참에 파이토치를 한번 배워보고자 신청했다. 텐서플로우는 C++ API를 빌드하는게 굉장히 힘들고 까다롭고 귀찮다. 파이토치는 C++을 텐서플로우보다 잘 지원한다는 소리가 있어서 궁금하기도 함.

     


    우선 책 사이즈가 아담하고 읽기 좋다. 나 앞으로 첫걸음 시리즈 팬할것 같다. 내용이 정말 간결하게 잘 정리되어 있고 전혀 부실하지 않다. 오히려 내가 텐서플로우 하면서 연구하면서 부딪혔던 이론적인 부분들이 너무 잘 설명되어 있어서 많이 배웠다. 코드들도 잘 나와있어서 이해하기 수월했다.

     


    이런 부분이 내가 딥러닝 하면서 참 힘들었던 부분들이다. 오버피팅을 피하는 방법을 한참 찾았었는데 내가 이 책을 빨리 샀더라면 이런 수고를 덜었을텐데 말이다. 이 책은 참 얇아서 금방 다읽는데 내용이 참 알차다. 꼭 필요한 내용들이 전부 있고 최신 트렌드를 전부 녹였다. CNN에서 대표되는 모델들을 그림과 코드로 전부 설명하고 있고 RNN에서도 LSTM과 GRU에 대해서도 설명하고 있다. 뒤에는 오토 인코더와 GAN에 대해서도 설명하고 있다. 참 구성이 좋은 것 같다.

     


    친절한 그래프와 설명이 많은 도움이 된 것 같다. 이론적인 부분들이 최대한 쉽게 다가오게끔 설명한 저자의 노력이 보인다. 독자의 입장에서 하나하나 정성들인 섬세함이 돋보인다. 나는 딥러닝 진짜 초본데 잘 이해할 수 있도록 원리를 설명해준것 같다. 딥러닝을 파이토치로 시작하고 싶은 분들께 이 책을 추천한다. 진짜 강추다.

  • 한빛미디어에서 "파이토치 첫걸음" 책이 출간되었다. 한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 다 접해봤는데, 핵심 내용만 쉽게 담아냈기 때문에 책이 얇아서 들고다니면서 가볍게 읽을 수 있다는 장점이 있다. 
     
    한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 다음과 같다. 
    • 파이토치 첫걸음
    • 강화학습 첫걸음
    • 신경망 첫걸음
    • 딥러닝 첫걸음
    • 텐서플로 첫걸음
     
    파이토치, 강화학습, 신경망, 딥러닝, 텐서플로우에 대한 기본 지식만 꼼꼼히 갖추고 있다면 인공지능 전문가로 발돋움 할 수 있는 첫걸음이 될 것이다. 
     
    파이토치(Pytorch)는 페이스북 인공지능 연구팀에서 만든 프레임워크이며, 파이토치의 전신인 토치(Torch)는 루아 프로그래밍 언어로 되어있지만, 파이토치는 파이썬(Python)으로 작성되어 파이썬의 언어 특징을 품고있다. 
     
    파이토치 첫걸음 책에서는 텐서플로우와 파이토치의 차이점을 비교하고 있었다. 텐서플로우와 파이토치는 둘 다 연산에 GPU 를 사용하는 프레임워크이다. 하지만 텐서플로우는 연산 그래프를 먼저 생성하고 실제 연산할 때 값을 전달하여 결과를 얻는 "Define and Run" 방식이고, 파이토치는 그래프를 만듦과 동시에 결과를 얻는 "Define by Run" 방식이라고 한다. 
     
    사실 텐서플로우가 1년 정도 먼저 딥러닝이 뜨기 시작할 때 발표되었기 때문에 사용자 수는 물론이고 커뮤니티도 완전히 활성화 되어있다. 이에 비해 파이토치는 뒤늦게 텐서플로우보다 좋은 점이 사람들에게 알려지고 있어서 이제 막 뜨기 시작한 프레임워크라고 할 수 있다.
     
    텐서플로우와 파이토치를 모두 사용해 본 결과, 파이토치는 학습 중간중간에 결과를 확인 할 수 있어서 편리하다는 장점을 가진다. 물론 연산속도 측면에서도 실험에 많이 사용되는 모델로 벤치마킹 한 결과 파이토치가 텐서플로우보다 2.5배 빠른 결과가 나왔다고 한다. 필자도 실제로 같은 모델을 파이토치와 텐서플로우로 각각 실행했을 때 이미지 1장을 처리하는 Inference Time 이 파이토치가 텐서플로우보다 약 1.2 ~ 1.5배 빠르다는 결과를 확인할 수 있었다. 
     
    파이토치 첫걸음 책은 다음과 같이 구성된다. 
    • 딥러닝
    • 파이토치
    • 선형회귀분석
    • 인공 신경망
    • 합성곱 신경망
    • 순환 신경망
    • 학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결 방안
    • 뉴럴 스타일 트랜스퍼(전이학습)
    • 오토인코더
    • 생성적 적대 신경망
     
    사실 "학습 시 생길 수 있는 문제점과 해결방안" 부터 "생성적 적대 신경망" 까지 빼고는 다른 책에서도 다루고 있는 내용이다. 하지만 파이토치 첫걸음 책에서는 항상 등장하는 토픽들에 대하여 "첫걸음"이 가능하게끔 쉽게 설명해두었다. 이 책은 딥러닝의 기본적인 지식을 갖추고 있으며, 파이토치라는 프레임워크에 대해 처음으로 접하는 개발자에게 추천하고 싶은 책이다. 버스나 지하철로 이동 할 때 간편하게 들고다니면서 볼 수 있는 책이기도 하며, 짬짬히 공부하고 싶은 개발자에게 추천하고 싶다. 
     
     

  • IMG_3006.JPG

     

     

    어떤 책을 읽다가 기대 하지 않았던 깨달음을 얻거나 가치를 얻는다면 

    그것 만큼 행복한 것도 없을 것입니다

    이 책을 선택했을 때는 단 한가지 이유가 있었습니다. 

     

    그 동안 딥러닝, 기계학습에 관련된 책을 여러 권 읽었고 이제는 실제로 개발을 해봐야 겠다고 생각하고 있었습니다. (아이러니 하게 제 직업을 SW엔지니어입니다. )

     

    예전에 유다시티에서 딥러닝 관련 나노디그리 과정을 들을 때 파이토치로 프로젝트를 했었는데,  그때 느꼈던 깔끔함 때문에 파이토치와 텐서플로우 사이에서 고민을 하고 있었습니다.

     

    이 두가지는 하나의 도구들이기 때문에 결국 두가지를 다 사용하고 상황에 맞춰 적절한 것을 이용하는 것이 좋다고 생각합니다. 

     

    그런 생각을 하고 있던 찰라에 "파이토치 첫걸음" 이라는 책을 접하게 되었습니다. 

    그래서  우선 파이토치 부터 다시한번 보자라는 생각에 책을 읽게 되었습니다.

     

    그런데, 이 책을 계속 읽다 보니 처음에 생각한 것과는 달리 전혀 뜻밖의 가치를 얻었습니다.

     

    그 동안 제가 어렴풋이 이했던 내용이나 전혀 몰랐던 개념에 대해 너무 간단 명료하게 설명이 되어 있어, 한장 한장 놓치지 않고 읽게 되었습니다.

    IMG_3077.JPG

    저자가 이 책을 집필한 의도는 

     

     

    공부를 처음 시작하는 분들이 딥러닝의 개념을  쉽게 이해하고 각자의 분야에 맞게 사용할 수 있도록 성장하는 과정에 도움이 되었으면 하는 마음으로......

     

    이 책을 썼다고 합니다.

     

    책의 제목 처럼 첫걸음을 내딪는 분들이 읽기에도 좋지만 조금이라도 공부했던 사람이라고 다시한번 기초 개념을 다지기에 좋은 책입니다. 

     

    게다가 "파이토치" 라고 내세우고 있지만, 제가 평소에 생각했던 것 처럼 기본 개념을 설명하기 위한 하나의 도구로 사용한 측면도 좋았습니다.

    IMG_3078.JPG

    이 책에서 모든 부분이 다 좋았지만, 특히, "5. 합성곱 신경망", "9. 오토인코더" 그리고 "10. 생성적 적대 신경망" 부분은 다른 어떤 책 보다 이해하기 쉽게 적어 놓았습니다.  저자의 내공이 느껴집니다.

     

     

    제가 고생고생해서 이해했던 1x1합성곱의 의미, cross entropy의 의미는 한 문장으로 명료하게 설명을 해주고 있어서 깜짝 놀랬습니다. 다소 어렵게만 느겼전던 GAN도 단순히 이미지 생성 뿐만 아니라 다양한 응용분야에 적용할 수 있을 것 같습니다. 

     

     

    또한, 중간 중간에 최신 트렌드와 추가적인 자료도 언급을 하고 있어서 이 책을 읽은 후에 관심 분야에 대해 더 깊게 공부를 할 수 있도록 배려했습니다.

     

     

    파이토치 문법을 알고 싶은 분들에게는 다소 안맞을 수는 있지만, 저 처럼 모호하게 알고 계신 분들에게는 추천해드립니다.

     

     

    이렇게 좋은 책을 만나게 되면 너무 기분이 좋습니다. 

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