iPhone/Android 애플리케이션개발자를 위한 머신러닝, 딥러닝 실전입문

후루카와 히데카즈 지음 | 원인재 옮김 | 터닝포인트 | 2019년 12월 09일 출간

머신러닝, 딥러닝 실전입문(iPhone/Android 애플리케이션개발자를 위한)

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원서/번역서 : [해외]IPHONE／ANDROIDアプリ開發者のための機械學習.深層學習實踐入門

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

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(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

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상품상세정보
ISBN	9791161340593(1161340599)
쪽수	584쪽
크기	190 * 240 * 37 mm /1347g 판형알림
이 책의 원서/번역서	IPHONE／ANDROIDアプリ開發者のための機械學習.深層學習實踐入門 / 布留川英一

책소개

이 책이 속한 분야

스마트폰과 인공지능을 조합하여 지금까지 구현된 적 없는 앱을 만들 수 있는 길잡이

이 책은 iPhone/Android 애플리케이션에서 "머신러닝" 기능을 적용해 볼 수 있는 방법을 소개하고 있다. 다른 머신러닝 서적에 비해 이 책에서는 iPhone/Android 앱 개발자 전용으로 머신러닝 기능을 다루고 있다.
　
대상 독자는 다음과 같다.

● iPhone/Android 앱 개발 경험자로 인공지능에 흥미가 있는 독자
● iPhone/Android 환경에서 스스로 머신러닝 기능을 사용하고 싶은 독자
● 다른 머신러닝 관련 서적을 보고 실망했던 독자
　
이 책에서는 애플이 제공하고 있는 "Core ML", "Create ML", "Turi Create"와 구글이 제공하고 있는 "ML Kit", "Cloud AutoML"을 사용하여 알고리즘이나 수식을 의식할 필요 없이 간단하게 이용할 수 있도록 설명하고 있다. iPhone/Android 전용으로 최적화되어 있고 기존 머신러닝 학습 모델을 변환해 스마트폰에서 이용할 수 있다.
또한 iPhone/Android 앱으로 머신러닝 기능을 잘 다루기 위한 노하우들로 구성되어 있으며 스마트폰과 인공지능을 조합하여 지금까지 구현된 적 없는 앱을 만들 수 있는 길잡이가 될 것이다.

상세이미지

머릿말
이 책의 구성

CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크
1-1 머신 러닝의 개요
1-2 Core
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow

CHAPTER 2_ Core ML 기본
2-1 화상 분류(이미지)
2-2 화상 분류(카메라 영상)
2-3 유사 화상 검색
2-4 물체
2-5 화풍 변환
2-6 활동 분류
2-7 텍스트 분류

CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language
3-1 얼굴 검출
3-2 바코드 검출
3-3 텍스트 검출
3-4 수평선 검출
3-5 물체 이동 추적
3-6 자연어 처리

CHAPTER 4_ Create ML
4-1 화상 분류
4-2 텍스트 분류
4-2-7 모델 저장
4-3 분류
4-4 회귀

CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반
5-1 파이썬 개발 환경
5-2 Jupyter Notebook

5-3 화상 분류
5-4 유사 화상 검색.
5-5 물체 검출
5-6 화풍 변환
5-7 활동 분류
5-8 텍스트 분류
5-9 추천

CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반
6-1 분류
6-2 회귀
6-3 클러스터링 모델
6-4 그래프 분석
6-5 텍스트 분석

CHAPTER 7_ ML Kit
7-1 ML Kit 준비
7-2 화상 분류（사진）
7-3 화상 분류（카메라 영상）
7-4 얼굴 검출
7-5 바코드 검출
7-6 랜드마크 인식
7-7 텍스트 인식
7-8 커스텀 모델

CHAPTER 8_ Cloud AutoML
8-1 화상 분류（Vision）
8-2 텍스트 분류（Natural Language）
8-3 번역 (Translation）
8-4 AutoML API

CHAPTER 9_ TensorFlow
9-1 화상 분류
9-2 텍스트 분류
9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)
9-4 FrozenGraphDef로 변환하기
9-5 mlmodel 파일로 변환하기
9-6 tflite 파일로의 변환

APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기
A-1 iOS 개발 환경 세팅준비
A-2 Xcode 설치하기
A-3 Xcode란?
A-4 Xcode 사용하기

APPENDIX B_ Android 개발 환경 구성하기DIX B_ Android 개발 환경 하기
B-1 Android 개발 환경 설치준비
B-2 Android Studio 설치하기
B-3 Android 프로젝트 생성하기

출판사 서평

[이 책의 구성]
이 책에서는 애플과 구글에서 제공하고 있는 머신러닝 프레임워크를 사용하여 머신러닝을 활용한 스마트폰 애플리케이션 개발 방법에 대해 설명하고 있다.
또한 iPhone/Android 개발에서 사용하고 있는 Swift, Java 이외에도 파이썬을 사용하고 있다.
앞으로 머신러닝을 시작하고자 하는 독자들을 위한 구성으로 되어있으며 특히 프레임워크에 대한 활용법을 중심으로 설명하고 있다.
이 책에서 설명하고 있는 내용은 다음과 같다.

●Core ML
화상 분류, 유사화상 검색, 물체 검출, 화풍 변환, 활... 더보기

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상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상 환불지연에 따른 배상	상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함