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딥러닝 부트캠프 with 케라스 우분투, CUDA, cuDNN 설치부터 이미지 분류 | 물체 검출, 강화 학습까지 학습한다!

후지타 카즈야 , 다카하라 아유무 지음 | 이기홍 옮김 | 길벗 | 2017년 12월 28일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791160503760(1160503761)
쪽수 300쪽
크기 185 * 237 * 20 mm /707g 판형알림
이 책의 원서/번역서 實裝ディ-プラ-ニング / 藤田一彌

책소개

이 책이 속한 분야

GPU 실습 환경 준비부터 이미지 분류, 물체 검출, 강화 학습까지
딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 가장 활발하게 이용되고 있다. 이 책은 그중 ‘이미지 인식’에 초점을 맞춰 이미지 클래스 분류, 물체 검출 등을 케라스로 쉽고 빠르게 실습하면서 딥러닝의 원리를 익히도록 구성했다. 또한, 게임, 자율 주행 등에 많이 활용되는 강화 학습으로 삼목 게임에 강한 컴퓨터도 만들어 본다.

상세이미지

딥러닝 부트캠프 with 케라스 도서 상세이미지

목차

1장 이 책의 개요와 준비
1.1 이 책의 구성
__딥러닝의 성과
__이 책에서 학습하는 내용 : 이미지의 클래스 분류, 물체 검출, 강화 학습
__이 책에서 다루는 기법 : 사전 학습된 모델의 이용
1.2 이 책에서 사용하는 데이터셋
1.3 사용하는 기기와 소프트웨어
__사용하는 프레임워크
__GPU의 이용
__사용하는 기기 : 게임용 PC
__OS 및 미들웨어
1.4 소프트웨어 설치
__OS 설치
__미들웨어 설치
1.5 예제 파일 내려받기
__파일 내려받기
__내려받은 파일의 압축 풀기

2장. 네트워크의 구성
2.1 순전파형 네트워크
__전결합 신경망
__합성곱 신경망(CNN)
2.2 합성곱 신경망
__합성곱층
__풀링층
__업샘플링층
2.3 이 책에서 사용하는 네트워크 패턴

3장 기본 용어
3.1 딥러닝의 처리 개요
3.2 활성화 함수
3.3 손실 문제
3.4 확률적 경사 하강법
__가중치 업데이트의 계산 예
__모멘텀
3.5 오차역전파법
3.6 과학습
__밸리데이션 데이터셋을 사용한 에폭 수 결정
__정규화
__드롭아웃
3.7 데이터 확장과 전처리
3.8 사전 학습된 모델
3.9 학습 계수 조정

4장. 이미지 클래스의 분류
4.1 개요
4.2 공통 데이터의 구축
__이미지 데이터셋 내려받기
__데이터 추출과 기본 데이터셋의 구축
__데이터 확장과 공통 데이터셋의 구축
4.3 9층의 네트워크로 클래스 분류
__네트워크의 개요
__학습과 모델 만들기
__모델 읽기와 예측 실행
__실행
4.4 VGG-16으로 클래스 분류 : 16층의 사전 학습된 모델
__VGG-16의 개요
__프로그램의 개요
__실행
4.5 ResNet-152로 클래스 분류 : 152층의 사전 학습된 모델
__ResNet의 개요
__실행 환경 설치
__프로그램의 개요
__실행
4.6 예측 정확도 더 향상시키기
__개요
__복수 모델 사용
__2단계 일반화
__자기 학습

5장. 물체 검출
5.1 물체의 위치 검출 : 26층의 네트워크
__물체의 위치와 크기, 종류 예측
__사용하는 소프트웨어의 특성
__실행 환경 설치
__사전 학습된 모델을 이용하여 물체 검출
__오브젝트를 학습하여 물체 검출
5.2 물체의 형태 검출 : 23층의 네트워크
__물체의 위치와 크기, 형태 예측
__사용하는 모델과 특성
__프로그램의 개요
__실행 예

6장. 강화 학습 : 삼목 게임에 강한 컴퓨터 키우기
6.1 강화 학습
__강화 학습의 개요
__Q 러닝
__DQN
6.2 기본 틀
__환경과 에이전트
__실행 개요
__환경 규칙
6.3 실행 환경의 설치
6.4 Q 러닝과 딥러닝
6.5 실행 사례

부록
A Yolo용 오브젝트의 위치 정보를 만드는 방법
__BBox-Label-Tool 설치
__오브젝트의 위치 정보 만들기
B 주요 예제 소스
__4장에서 사용한 예제 소스
__5장에서 사용한 예제 소스
__6장에서 사용한 예제 소스

책 속으로

‘자동차의 자율 주행’처럼 꿈 같은 이야기도 몇 년 후에는 예사로운 일일 것입니다. 자동차가 자율 주행을 하려면 높은 수준의 기술이 필요합니다. 그중 하나가 정확한 센서 역할을 담당하는 이미지 인식입니다. 또 하나는 사람에 가깝게 좀 더 수준 높은 예측을 가능하게 하는 강화 학습입니다. 책은 이 두 가지에 초점을 맞추어 딥러닝을 이용한 샘플 프로그램을 보여 주며 실전 기법도 함께 소개합니다.

- [지은이의 말] 중에서

저자의 이야기처럼 이미 인공지능은 우리 생활 주변의 여러 곳에서 활용됩니다. 인공지능 청소기, 인... 더보기

출판사 서평

[출판사 리뷰]
딥러닝, 케라스로 더 쉽고 빠르게 구현하자!

케라스로 더 쉽게 구현하자!
케라스는 공식 문서에서 “30초면 시작한다”라고 할 만큼 사용법이 간단합니다. 이미지 분류와 물체 검출을 단계별로 쉽고 빠르게 케라스로 구현해 봅니다.

강화 학습을 경험하자!
게임, 자율 주행, 금융 데이터 분석 등에서 많이 활용되는 강화 학습을 이용해 스스로 삼목 게임을 학습하는 컴퓨터를 만들어 봅니다.

실습하면서 원리를 익히자!
학습에 필요한 주요 개념을 간결하게 배우고 예제를 실습하며 핵심 원리를 익힙니다. ... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • 현재 운영하는 앱에서 이미지 검출 및 분류(제품에 대한 이미지로 제품 인식)에 대한 필요성이 있었는데  이 책의 소개에 이미지 분류, 검출에 대한 내용이 업무의 필요성과 일치하여 이 책을 선택하여 읽게 되었다.  우선 이책은 딥러닝에 대해서 기초부터 실습 예제까지 잘 설명하고 있는 책이라고 생각한다.  특히 이미지 검출에 대한 자료는 다른 책보다 자세히 설명하고 있는것 같다.  딥러닝을 처음접하는 입장에서 무엇을 공부해야 할지 막연함과 알고리즘에 대한 고민이 있었는데  이책의... 더보기
  • 딥러닝부트캠프케라스 gu**soul | 2018-01-14 | 추천: 0 | 5점 만점에 4점
    현업에서 딥러닝 이전의 머신러닝 알고리즘을 다루다보니  AI업계에서 딥러닝의  발전속도가 매우 빨라 이를 발맞추지 못하는것같은 자신이 불안했었습니다. 텐서플로우를 비롯해 여러 프레임워크들도 지원을 잘 해주고있는 현 상황에서 이 책은 아주 반가운 책이었습니다. 텐서플로우를 기반으로 보다 쉽게 모델구현이 가능하고 인기를 몰고있는 케라스 프레임워크를 실제 관심있었던 컴퓨터 비전 분야의 주요 해결과제인 이미지 클래스 분류, 물제검출을 맛볼 수 있고 거기에 강화학습까지 체험해볼 수 있는 내용을 담고있다니 흥미롭기 그지 ... 더보기
  • 요즘 50세 되면 어떤 일을 새롭게 시작해 볼까 하고 생각해 본다. 어렸을 때 부터 관심을 갖고 있었던 컴퓨터 프로그래밍으로 새로운 시작을 해보고 싶다는 생각이 들었다. 그래서 길벗 출판사의 딥러닝 부트캠프 이벤트에 참여해서 도서를 증정받았고 이에 책을 일고 난 후 느낌을 몇자 적어 본다.  1. 딥러닝은 그야말로 인간의 두뇌 시냅스의 메커니즘을 많이 닮아 있다. 내가 의문을 갖고 있었던 0,1 이상의 정보체계가 머쉰 러닝에서는 행렬과 입체적인 형태로 이루어지고 있다. 이러한 부분이 책에 잘 나와있다.  ... 더보기

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