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모두의 딥러닝 자연어 처리, GAN, 오토인코더, 전이 학습 등으로 나만의 모델을 만든다 | with 텐서플로2.0 & 케라스

2판
조태호 지음 | 길벗 | 2020년 01월 27일 출간

이 책의 다른 상품 정보

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    2020.03.09 ~ 2020.04.08
상품상세정보
ISBN 9791165210397(1165210398)
쪽수 368쪽
크기 183 * 235 * 26 mm /798g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

2년 연속 베스트셀러, 내용과 소스 코드 전면 업그레이드!
딥러닝 기초부터 최신 트렌드까지 한 권으로 공부하자

그동안 딥러닝 입문서로 제 역할을 톡톡히 해낸 『모두의 딥러닝』이 최근 주목받는 주제들을 담아 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다. 초판에서 다루지 않았던 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록하였고, 딥러닝을 공부하면서 나오는 수식을 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 기초 수학편을 추가했다. 복잡한 수식은 최대한 걷어내고 기본 동작 원리 → 딥러닝 이론 → 딥러닝 활용 → 심화까지 단계별로 학습할 수 있게 구성했으며, 실전 프로젝트를 통해 다양한 딥러닝 모델을 구현해 볼 수 있다. 이 책이 딥러닝 세계로 입문하려는 여러분의 첫걸음을 도와줄 것이다.

상세이미지

모두의 딥러닝(2판) 도서 상세이미지

저자소개

저자가 속한 분야

조태호 미국 인디애나대학교 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무하며 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있다. 2015년 사이언티픽 리포트에 게재한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 논문은 단백질 폴딩 연구에 딥러닝을 적용한 첫 사례로 영국 《이코노미스트》지에 소개된 바 있다. 2010년, 일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 전공으로 보건학 박사 학위를 받았고, 유학 전에는 매크로미디어 코리아(현 어도비 코리아)기술 과장으로 일하며 TV 방송 강의 프로그램을 다수 진행하기도 했다.

조태호님의 최근작

목차

첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동
1장 나의 첫 딥러닝
1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
1.3 미지의 일을 예측하는 원리
1.4 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
1.5 딥러닝의 개괄 잡기

2장 딥러닝을 위한 기초 수학
2.1 일차 함수, 기울기와 y절편
2.2 이차 함수와 최솟값
2.3 미분, 순간 변화율과 기울기
2.4 편미분
2.5 지수와 지수 함수
2.6 시그모이드 함수
2.7 로그와 로그 함수

3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
3.1 선형 회귀의 정의
3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
3.3 최소 제곱법
3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
3.5 평균 제곱 오차
3.6 잘못 그은 선 바로잡기
3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
4.1 경사 하강법의 개요
4.2 학습률
4.3 코딩으로 확인하는 경사 하강법
4.4 다중 선형 회귀란
4.5 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
5.1 로지스틱 회귀의 정의
5.2 시그모이드 함수
5.3 오차 공식
5.4 로그 함수
5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
5.6 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로


셋째마당 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
6.1 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수
6.2 퍼셉트론의 과제
6.3 XOR 문제

7장 다층 퍼셉트론
7.1 다층 퍼셉트론의 설계
7.2 XOR 문제의 해결
7.3 코딩으로 XOR 문제 해결하기

8장 오차 역전파
8.1 오차 역전파의 개념
8.2 코딩으로 확인하는 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로
9.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
9.2 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법

넷째마당 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
10.1 모델의 정의
10.2 입력층, 은닉층, 출력층
10.3 모델 컴파일
10.4 교차 엔트로피
10.5 모델 실행하기

11장 데이터 다루기
11.1 딥러닝과 데이터
11.2 피마 인디언 데이터 분석하기
11.3 pandas를 활용한 데이터 조사
11.4 데이터 가공하기
11.5 matplotlib를 이용해 그래프로 표현하기
11.6 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

12장 다중 분류 문제 해결하기
12.1 다중 분류 문제
12.2 상관도 그래프
12.3 원-핫 인코딩
12.4 소프트맥스
12.5 아이리스 품종 예측 실행

13장 과적합 피하기
13.1 데이터의 확인과 실행
13.2 과적합 이해하기
13.3 학습셋과 테스트셋
13.4 모델 저장과 재사용
13.5 k겹 교차 검증

14장 베스트 모델 만들기
14.1 데이터의 확인과 실행
14.2 모델 업데이트하기
14.3 그래프로 확인하기
14.4 학습의 자동 중단

15장 선형 회귀 적용하기
15.1 데이터 확인하기
15.2 선형 회귀 실행

다섯째마당 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기
16.1 데이터 전처리
16.2 딥러닝 기본 프레임 만들기
16.3 더 깊은 딥러닝
16.4 컨볼루션 신경망(CNN)
16.5 맥스 풀링
16.6 컨볼루션 신경망 실행하기

17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리
17.1 텍스트의 토큰화
17.2 단어의 원-핫 인코딩
17.3 단어 임베딩
17.4 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기 .

18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
18.1 LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
18.2 LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기

19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
19.1 가짜 제조 공장, 생성자
19.2 진위를 가려내는 장치, 판별자
19.3 적대적 신경망 실행하기
19.4 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더

20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
20.1 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
20.2 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
20.3 맺음말

심화 학습
심화 학습1 오차 역전파의 계산법
심화 학습2 파이썬 코드로 확인하는 신경망

부록
부록 A 구글 코랩과 파이참에서 딥러닝 실행하기
부록 B 잘 알려지지 않은 딥러닝 시작에 관한 이야기

추천사

김성훈(네이버 클로바 AI 리더)

딥러닝의 기본을 매우 쉽게 설명하는 책으로, 딥러닝이 궁금한 사람이나 관련 개발이나 사업을 하려는 사람 모두에게 이 책으로 시작하기를 추천합니다. 적절한 비유와 케라스로 깔끔하게 정리된 코드 덕분에 어려운 개념들을 쉽게 이해... 더보기

정지훈(EM.Works 대표, 모두의 연구소 최고비전책임자)

매우 직관적이고 쉬운 설명은 물론이고 쉽게 따라할 수 있는 코드가 같이 제공되는 군계일학 같은 책입니다. 이번 개정 2판에서는 기존 책의 장점을 계승하고, 여기에 최근 관심이 높아진 GAN, 오토인코더 등의 생성형 인공지능 ... 더보기

엄태웅(ART Lab 디렉터)

≪모두의 딥러닝 개정 2판≫은 입문자들이 '매우 잘 흡수할 수 있는 책'이라 생각합니다. ART Lab도 비전공자 직원 교육에 고민이 많았는데, 앞으로 이 책을 추천할 생각입니다.

출판사 서평

누구나 쉽고 빠르게
나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다!

기초 | 딥러닝을 위한 준비 운동
최소한의 설치로 딥러닝 실행 환경을 갖추고 딥러닝을 이해하는 데 필요한 기초 수학을 학습합니다. 그 다음 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 오차 역전파 같은 딥러닝의 동작 원리를 배웁니다.

실습 | 딥러닝 내 것으로 만들기
폐암 수술 환자의 생존율 예측하기, 피마 인디언의 당뇨병 예측하기, 아이리스 품종 예측하기, 초음파 광물 예측하기, 보스턴 집값 예측하기 프로젝트를 실습하며 딥러닝 이론이 어떻게 적용되는지 살펴봅니다.... 더보기

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  • 모두의 딥러닝 리뷰 dr**dragon | 2020-04-01 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
      책의 첫 인상   ‘모두의 딥러닝’이라는 책을 읽게 되었습니다. 책을 본 첫 인상은 ‘깔끔하다’라는 느낌이었습니다. 겉모습을 보았을 때, 책의 크기, 두께 모두 적절하다는 느낌을 받았습니다. 또한 속지 구성도 깔끔했습니다. 눈이 편한 글씨체와 적절한 여백으로 가독성이 좋았습니다. 코드에 컬러링이 잘 되어 있어 가독성도 좋았습니다. 전체 코드를 먼저 보여주고 각 부분을 친절히 설명해주는 것도 좋았습니다.     ... 더보기
  • 모두의 딥러닝 vm**sta | 2020-03-30 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
     이 책은 딥러닝에 쉽게 입문할 수 있도록 만들어진 책입니다. 직관적인 도표와 그림을 사용하여 쉬운 설명을 덧붙이고 있기 때문에 입문하는 사람에게 '딥러닝'이라는 것이 그리 어렵게 느껴지지 않습니다. 제가 이책을 펼치게 된 이유는 딥러닝에대해 자세히 공부하기 위함은 아니었습니다. 요즘 대세인 만큼 딥러닝이라는 것이 무엇이고 어떤식으로 구현하는 것인지를 알고 싶었습니다. 딥러닝에 대해서는 뉴비이기 때문에 이책의 깊이가 어느정도 인지는 알지 못하지만 쉽고 재미있게 쓰여졌다는 것만큼은 확실한 것같습니다.   ... 더보기
  • 모두를 위한 딥러닝 책 js**9 | 2020-03-30 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    딥러닝을 독학하고 텐서플로를 이미 사용해본 독자로써 <모두의 딥러닝 개정판>을 읽기 전 얼마나 새로운 내용을 접하게 될까 반신반의했다. 결론부터 말하자면, 이 책은 실력과 배경을 불문하고 딥러닝에 대해 관심있는 그 어떤 학생이나 개발자도 즐겨 읽을 수 있는 그야말로 모두를 위한 딥러닝 책이다. 특히 이번에 바뀐 텐서플로 2의 문법에 대해서 알고 싶은 독자라면, 이 책으로 시작하는 것을 추천하고 싶다.   책의 도입부부터 저자의 세심한 배려를 엿볼 수 있었다. 딥러닝에서 가장 많이 쓰이는 언어인 파이썬... 더보기
  • 딥러닝 분야의 베스트셀러 길벗출판사의 모두의 딥러닝이 개정2판으로 돌아왔다. 이번 개정2판에서 가장 눈에 띄는 부분은 텐서플로 2.0이 반영되어 있다는 점이다. 소개에 나와있는 것처럼 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록되어 있다. <o:p></o:p> 그리고 나와 같이 수학이 부족한 사람들 위한 기초수학 개념도 추가되어 이해를 돕고 있다. 실행 소스의 경우 주피터를 통해 바로 확인 가능한 구조로 되어있다. 그리고 부록에서 구글 코랩, 파이참을 통한 실행환경도 설명이... 더보기

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