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텐서플로 입문 예제로 배우는 텐서플로

acorn+PACKT 시리즈
잔카를로 자코네 지음 | 김창엽 옮김 | 에이콘출판 | 2016년 10월 20일 출간
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  • 김경훈 유기화학 '솔메' 단독기획전
  • 2017년도 1학기 초등교과수록 도서전
  • 예비초등추천도서전

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상품상세정보
ISBN 9788960779198(8960779199)
쪽수 208쪽
크기 188 * 235 * 18 mm /511g 판형알림
이 책의 원서 Getting Started with TensorFlow/Giancarlo Zaccone

책소개

이 책이 속한 분야

[텐서플로 입문]은 머신 러닝과 딥 러닝에 관심이 있는 독자들이 텐서플로 예제를 구현해 보면서 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 기본 파이썬 문법부터 기본적인 머신 러닝 알고리즘(선형회귀, KNN, K-Means), 인공 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망까지 텐서플로 예제를 통해 자세하게 설명한다. 텐서플로의 중요한 특징 중 하나인 텐서보드를 소개하고 GPU를 사용한 텐서플로 프로그래밍과 머신러닝으로 학습한 모델을 실무에서 활용할 수 있도록 환경을 제공하는 텐서플로 서빙까지 다룬다. 텐서플로를 통한 머신 러닝과 딥 러닝 구현의 기초를 다지는 데 큰 도움이 될 것이다.

이 책의 총서

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저자소개

저자 : 잔카를로 자코네

저자 잔카를로 자코네(Giancarlo Zaccone)는 산업과학 분야에서 10년 이상 연구 프로젝트를 관리해 왔다. 국립 연구 협회(CNR, the National Research Council)에서 근무하면서 병렬 수치 연산 및 시각화에 관해 연구했다.
현재 컨설팅 업체에서 소프트웨어 엔지니어로 활동하며, 대공 방어 시스템 유지 보수 업무를 맡고 있다.
나폴리 대학교(Federico II of Naples)에서 물리학 석사학위를 받았으며, 로마 라 사피엔차 대학교(La Sapienza of Rome)에서 컴퓨터 과학 석사 2학기 과정에 있다.
팩트출판사에서 『Python Parallel Programming Cookbook』을 출간했으며 링크드인(https://it.linkedin.com/in/giancarlozaccone)을 통해 그와 연락할 수 있다.

역자 : 김창엽

역자 김창엽은 안랩에서 9년간 근무하며 악성 코드 대응 및 침해 사고 분석 업무를 수행했다. 해킹 기법과 분석 방법을 배우는 것을 즐기고, 최근에는 데이터 분석과 머신 러닝에 관심이 많아 박사 과정에 진학해 연구 중이다.

작가의 말

텐서플로(TensorFlow)는 머신 러닝과 딥 러닝을 위해 만들어진 오픈소스 소프트웨어 라이브러리다.
머신 러닝과 딥 러닝은 컴퓨터가 복잡한 패턴을 자동으로 인식해 똑똑한 결정을 내리도록 만드는 알고리즘이다.
머신 러닝의 알고리즘은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있다. 두 방법의 주요 차이점은, 지도 학습은 프로그래머가 컴퓨터에게 해야 할 행위를 가르쳐주는 것인 반면, 비지도 학습은 모든 과정을 컴퓨터가 스스로 하도록 한다는 점이다.
딥 러닝은 머신 러닝의 한 분과며, 최근에는 인공지능 구현에 머신 러닝을 접목하는 사례가 늘어나고 있다. 이것이 가능한 이유는, 딥 러닝 알고리즘이 사람의 두뇌를 모방하려는 특징을 갖기 때문이다.
이런 흥미로운 주제를 다루기 위해 구글 브레인 팀은 이 책의 주제인 텐서플로를 개발했다.
텐서플로의 프로그래밍적 기능을 다루기 위해서는 먼저 파이썬(Python) 프로그래밍 언어에 대해 알아둬야 한다. 파이썬은 재미있고 사용하기 쉬운 범용 프로그래밍 언어며, 꼭 배워둬야 할 프로그래밍 언어 중 하나로 빠르게 자리 잡고 있다.
이 책은 텐서플로의 모든 기능을 다루지는 않는다. 하지만 텐서플로의 주요 개념을 소개하고 독자들로 하여금 최대한 효율적으로 텐서플로를 학습할 수 있게 돕는다. 각 장마다 텐서플로의 주요한 특징에 대해 프로그래밍 예제를 들어 설명하며, 머신 러닝과 딥 러닝을 다루며 마주치게 될 문제에 대해서도 다룬다.
텐서플로는 거대하고 복잡하다. 하지만 기본적인 사용법을 익혀둔다면 사용하기 아주 쉽게 구성돼 있다. 이 책과 함께라면 이 과정이 좀 더 수월할 것이다. - 저자

알파고(AlphaGo) 덕분에 ‘인공지능’, ‘머신 러닝’, ‘딥 러닝’이라는 용어가 사람들에게 더 친숙해진 것 같습니다. 전 세계의 유망한 IT 기업들은 사용하고 있는 머신 러닝 프레임워크를 오픈소스로 공개하며 치열한 경쟁을 하고 있습니다. 학계에서도 머신 러닝 알고리즘의 정확도를 더 개선시키고자 노력하고 있으며, 기업에서도 내부의 문제를 푸는 데 머신 러닝을 적용해 하나씩 해결해 나가기 시작했습니다.
머신 러닝은 뇌 과학, 산업 공학, 생물학, 물리학, 컴퓨터 공학, 수학, 로봇 공학 등 많은 학문 분야와 연결돼 있습니다. 여러 분야에 걸쳐 있는 만큼 학습해야 하는 내용도 정말 많습니다. 머신 러닝을 공부하고자 하는 학생은 유투브(Youtube), 코세라(Coursera), 에드엑스(edX) 등 동영상 강의를 통해 해외 유명 대학의 수업을 쉽게 접할 수 있게 됐습니다. 이 강의들은 대부분 영어로 돼 있어 우리나라 학생들이 쉽게 이해하기에는 어려움이 있는 것 같습니다. 한국에서 머신 러닝을 배우고자하는 분들이 더 쉽게 접할 수 있도록 좋은 강의, 좋은 책들을 번역하는 데 힘쓰는 분들이 많아졌으면 좋겠습니다.
저자 잔카를로 자코네(Giancarlo Zaccone)는 산업과학 분야에서 10년 연구 프로젝트를 관리했고, 병렬 수치 연산 및 시각화에 관해 연구한 뒤 현재는 소프트웨어 엔지니어로 활동하고 있습니다. 이 책은 저자의 다년간 경험을 바탕으로 텐서플로를 처음 접하는 독자가 예제를 통해 머신 러닝과 딥 러닝을 배울 수 있도록 구성돼 있습니다. 텐서플로는 적은 라인의 코드로도 매우 복잡하고 어려운 알고리즘을 구현할 수 있게 구성돼, 각 알고리즘에 대해 수학적으로 깊이 이해하지 않더라도 활용할 수 있도록 환경을 제공합니다. 이 책에서 제공하는 예제를 차근차근 따라 하다 보면 머신 러닝 알고리즘의 원리를 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. - 역자

목차

1장. 텐서플로: 기초
__머신 러닝과 딥 러닝 기초
____지도 학습
________비지도 학습
________딥 러닝
__텐서플로 개요
__파이썬 기초
____문법
____데이터 형식
____문자열
____제어 흐름
____함수
____클래스
____예외 처리
____라이브러리 불러오기
__텐서플로 설치
____맥과 리눅스 배포판에 설치
____윈도우에 설치
____소스코드로부터 텐서플로 설치
____텐서플로 동작 확인
__첫 번째 작업 세션
__데이터 플로우 그래프
__텐서플로 프로그래밍 모델
____텐서보드 사용법
__요약

2장. 텐서플로 기초 연산
__텐서 자료 구조
____1차원 텐서
____2차원 텐서
________텐서 다루기
____3차원 텐서
____텐서플로를 이용한 텐서 다루기
________입력 데이터 준비
__복소수와 프랙탈
____망델브로 집합 데이터 준비
____망델브로 집합의 데이터 플로우 그래프 생성과 실행
____망델브로 집합 시각화
____쥘리아 집합 데이터 준비
____쥘리아 집합의 데이터 플로우 그래프 생성과 실행
____쥘리아 집합 시각화
__그레이디언트 계산
__난수
____균일 분포
____정규 분포
____시드를 이용한 난수 생성
________몬테카를로 기법
__편미분 방정식 풀기
____초기 조건 설정
____모델 생성
____그래프 실행
________연산에 사용된 함수 살펴보기
__요약

3장. 머신 러닝 시작
__선형 회귀 알고리즘
____데이터 모델
________비용 함수와 경사 하강법
________________모델 학습
__MNIST 데이터 집합
____데이터 다운로드와 준비
__분류기
____최근접 이웃 알고리즘
________학습군 제작
________비용 함수와 최적화
________________테스트와 알고리즘 평가
__데이터 군집화
____k-평균 알고리즘
____학습군 제작
____비용 함수와 최적화
________테스트와 알고리즘 평가
__요약

4장. 인공 신경망 소개
__인공 신경망이란?
____신경망 구조
____단일 계층 퍼셉트론
____로지스틱 회귀
________텐서플로 구현
________모델 생성
________세션 실행
________테스트 평가
________소스코드
__다중 계층 퍼셉트론
____다중 계층 퍼셉트론 분류
________모델 생성
________세션 실행
________소스코드
____다중 계층 퍼셉트론 함수 추정
________모델 생성
________세션 실행
__요약

5장. 딥 러닝
__딥 러닝 기술
____합성 곱 신경망
________CNN 구조
________텐서플로를 이용한 CNN 구현
________________초기화 단계
________________첫 번째 합성 곱 레이어
________________두 번째 합성 곱 레이어
________________완전 연결 레이어
________________출력 레이어
________________모델 학습 및 평가
________________세션 실행
________________소스코드
____순환 신경망
________RNN 구조
________LSTM 네트워크
________텐서플로를 이용한 자연어 처리
________________데이터 다운로드
____모델 제작
____코드 실행
__요약

6장. GPU 프로그래밍과 텐서플로 서빙
__GPU 프로그래밍
__텐서플로 서빙
____텐서플로 서빙 설치
________Bazel
________gRPC
________________텐서플로 서빙 의존성 패키지
________________텐서플로 서빙 설치
____텐서플로 서빙 사용법
________텐서플로 모델 학습과 내보내기
________세션 실행
__텐서플로 모델 불러오기와 내보내기
____서버 테스트
__요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 수학적 문제 해결을 위한 텐서플로 환경 구축
■ 머신 러닝과 딥 러닝 기본 개념 학습
■ 데이터 모델 구축을 위한 인공 신경망 학습 및 검증
■ 회귀 알고리즘을 이용한 예측
■ 군집화를 통한 데이터 분석
■ 군집화와 데이터 분류를 위한 알고리즘 개발
■ 빅데이터 분석을 위한 GPU 컴퓨팅 구현

★ 이 책의 대상 독자 ★

프로그래밍과 수학에 대한 기본 지식이 있으며, 머신 러닝과 딥 러닝을 배우고 싶어 하는 사람을 대상으로 한다. 이 책의 내용을 숙지한다면 텐서플로의 기능을... 더보기

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