딥러닝 일러스트레이티드 시각적이고 인터랙티브한 인공지능 가이드

존 크론 , 그랜트 베일레벨드 , 아그레이 바슨스 지음 | 박해선 옮김 | 시그마프레스 | 2021년 01월 13일 출간

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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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현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
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ISBN	9791162262993(1162262990)
쪽수	432쪽
크기	179 * 232 * 19 mm /759g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Deep Learning Illustrated / Jon Krohn

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

최신 딥러닝에 대한 통찰을 기르는 실용적 입문 가이드

딥러닝은 소프트웨어를 바꾸고, 인공지능의 새로운 가능성을 높이고, 전례 없는 알고리즘 성능을 달성하고 있습니다. 이 책은 독특하면서도 직관적으로 이 분야의 기술을 완벽하게 소개합니다. 풀컬러 그림과 따라 하기 쉬운 코드로 채워져 있어 딥러닝 모델을 만드는 복잡성을 없애고 누구나 쉽게 읽고 재미있게 배울 수 있습니다.

세계적인 수준의 강사이자 기술자인 존 크론은 그랜트 베일레벨드의 뛰어난 콘텐츠와 아그레이 바슨스의 아름다운 삽화와 함께 딥러닝이 무엇인지, 왜 이렇게 인기가 높은지, 다른 머신러닝 기술과 어떻게 연관되어 있는지 알기 쉬운 비유로 설명합니다. 크론은 이 기술을 적용하길 원하는 개발자, 데이터 과학자, 연구자, 분석가, 학생을 위한 참고 자료와 튜토리얼을 만들었습니다. 주피터 노트북으로 제공되는 파이썬 코드로 이론을 설명하고 빠른 습득을 위해 다재다능한 딥러닝 라이브러리인 케라스를 사용해 효율적인 텐서플로 모델을 신속하게 만들 수 있습니다. 또 다른 인기 라이브러리인 파이토치도 소개합니다.

머신 비전, 자연어 처리에서부터 이미지 생성과 게임 플레이 알고리즘까지 모든 주요 딥러닝 기술과 애플리케이션에 대한 실용적인 이해를 얻을 수 있습니다.

● 딥러닝 시스템을 특별하게 만드는 것과 기술자에게 미치는 영향 알아보기
● 딥러닝 모델을 쉽게 만들고, 사용하고, 향상시키는 새로운 도구 살펴보기
● 필수 이론 마스터하기：인공 뉴런, 훈련, 최적화, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성적 적대 신경망(GAN), 심층 강화 학습 등
● 인터랙티브한 딥러닝 애플리케이션 제작 과정을 따라 해 보고 자신만의 인공지능 프로젝트 진행하기

제1부 소개
제1장 생물의 눈과 기계의 눈
제2장 사람의 언어와 기계의 언어
제3장 기계의 예술
제4장 게임하는 기계

제2부 핵심 이론
제5장 말(이론)보다 마차(코드)
제6장 핫도그를 감지하는 인공 뉴런
제7장 인공 신경망
제8장 심층 신경망 훈련하기
제9장 심층 신경망 성능 높이기

제3부 딥러닝 애플리케이션
제10장 머신 비전
제11장 자연어 처리
제12장 생성적 적대 신경망
제13장 심층 강화 학습

제4부 나 그리고 AI
제14장 딥러닝 프로젝트 시작하기

제5부 부록
부록 A 신경망 표기법
부록 B 역전파
부록 C 파이토치

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