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텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 그림으로 익히고 파이썬 코드로 구현하는 인공신경망 알고리즘

데이터 사이언스 시리즈 26
아다치 하루카 지음 | 윤인성 옮김 | 위키북스 | 2019년 01월 03일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791158391270(1158391277)
쪽수 192쪽
크기 174 * 235 * 19 mm /437g 판형알림
이 책의 원서/번역서 初めてのTENSORFLOW 數式なしのディ-プラ-ニング PYTHONとTFLEARNライブラリで實裝まで無理なく體驗學習/足立悠

책소개

이 책이 속한 분야

친절한 설명과 알기 쉬운 그림으로 이해하는 딥러닝!

『텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문』은 지금부터 딥러닝을 공부하고 싶어 하는 독자가 딥러닝 방법을 이해하고, 직접 구현할 수 있게 하는 것을 목적으로 합니다. 딥러닝을 처음 공부하기 시작하는 개발자는 일반적으로 2가지 벽을 넘지 못합니다. 첫 번째는 ‘딥러닝 방법’, 특히 이론을 설정하는 수식의 이해라는 벽입니다. 두 번째는 ‘구현 방법’이라는 벽입니다.

이 책에서는 구글의 딥러닝 프레임워크 텐서플로를 바탕으로 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 TFLearn 라이브러리를 사용해서, 실제로 딥러닝 프로그램을 구현해 봅니다. 실행 환경 구축도 처음부터 차근차근 설명하며, 샘플 코드도 차근차근 설명합니다.

이 책에서는 꼭 알아두었으면 하는 전결합 뉴럴 네트워크, 합성곱 뉴럴 네트워크(CNN), 재귀형 뉴럴 네트워크(RNN)을 설명합니다. 처음 공부하는 독자를 위해 모두가 쉽게 읽을 수 있게, 수식을 사용하지 않고 차근차근 데이터 과학의 관점에서 이론을 설명합니다.

저자소개

저자 : 아다치 하루카

메이커(Maker)로 자신을 소개하며, 데이터 사이언티스트로 일을 하고 있다. 또한 사회인 대학생으로서 데이터 마이닝 연구를 하고 있으며, 다양한 기업에 데이터 분석과 활용을 지원하고 있다. 과거에는 데이터 사이언스의 보급을 위해 웹과 잡지 등이 기사를 투고하고, 세미나 등을 진행했다. 전문 대학에서 5년을 보내어, 주변에서 특이한 사람으로 평가되고 있다. 취미는 성과 댐 주변에 있는 조각상을 구경하는 것이다.

저자가 속한 분야

홍차와 커피를 좋아하며 요리, 음악, 그림, 스컬핑 등이 취미다. 『모던 웹을 위한 JavaScript+jQuery 입문』 『모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍』 『모던 웹 디자인을 위한 HTML5+CSS3 입문』 등을 저술하였으며, 『모던 리액트/리덕스 프로그래밍』 『크롤링 핵심 가이드』 『파이썬을 이용한 웹 크롤링과 스크레이핑』 『모던 자바스크립트 개발자를 위한 리액트 프로그래밍』 『최신 표준 HTML5+CSS3 디자인』 『파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문』 『스위프트로 시작하는 아이폰 앱 개발 교과서』 『유니티 게임 이펙트 입문』 『모던 웹사이트 디자인의 정석』 등을 번역했다.

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목차

▣ 01장: 처음 배우는 딥러닝
1.1 머신러닝과 딥러닝
__1.1.1 AI에 대한 관심
__1.1.2 기계 학습이란?
__1.1.3 딥러닝이란
1.2 딥러닝 라이브러리
__1.2.1 텐서플로
__1.2.2 TFLearn

▣ 02장: 딥러닝 구현 준비하기
2.1 딥러닝 환경 구축하기
__2.1.1 버추얼박스 설치하기
__2.1.2 우분투 설치하기
__2.1.3 아나콘다 설치하기
__2.1.4 텐서플로와 TFLearn 설치하기
2.2 주피터 노트북의 사용 방법
__2.2.1 주피터 노트북 실행하기
__2.2.2 새로운 노트 만들기
__2.2.3 파이썬 코드 입력하고 실행하기
__2.2.4 노트 종료하기
2.3 파이썬 프로그래밍 기초
__2.3.1 변수와 자료형
__2.3.2 리스트
__2.3.3 식과 연산자
__2.3.4 조건 분기와 반복
__2.3.5 함수와 라이브러리

▣ 03장: 심층 신경망 맛보기
3.1 신경망의 구조
__3.1.1 순전파의 구조
__3.1.2 역전파의 구조
3.2 딥러닝의 구조
__3.2.1 오토 인코더의 구조
__3.2.2 학습 테크닉
3.3 딥러닝 구현 과정
3.4 손글씨 글자 이미지 MNIST 분류하기
__3.4.1 MNIST 데이터 세트
__3.4.2 주피터 노트북 실행하기
__3.4.3 라이브러리 읽어 들이기
__3.4.4 데이터 읽어 들이고 전처리하기
__3.4.5 데이터 확인하기
__3.4.6 신경망 만들기
__3.4.7 모델 만들기(학습하기)
__3.4.8 모델 적용하기(예측하기)

▣ 04장: 합성곱 신경망의 구조
4.1 합성곱 신경망의 구조
__4.1.1 합성곱 레이어의 구조
__4.1.2 풀링 레이어의 구조
__4.1.3 패딩의 구조
4.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기
__4.2.1 라이브러리 읽어 들이기
__4.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기
__4.2.3 데이터 확인하기
__4.2.4 신경망 만들기
__4.2.5 모델 만들기(학습)
__4.2.6 모델 적용하기(예측)
4.3 일반적인 이미지 분류
__4.3.1 Pillow 기본 조작
__4.3.2 이미지 분류하기

▣ 05장: 재귀형 신경망 체험하기
5.1 재귀형 신경망의 구조
__5.1.1 순전파와 역전파의 구조
__5.1.2 LTSM의 구조
5.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기
__5.2.1 라이브러리 읽어 들이기
__5.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기
__5.2.3 신경망 만들기
__5.2.4 모델 만들기(학습)

▣ A: 텐서보드 사용 방법과 딥러닝 환경 구축
A.1 텐서보드 사용 방법
__A.1.1 학습 로그 출력하기
__A.1.2 텐서보드 실행하기
__A.1.3 생성한 모델과 로그 출력하기
A.2 딥러닝 환경 구축하기(윈도우)
__A.2.1 아나콘다 설치하기
__A.2.2 파이썬 환경 구축하기
__A.2.3 텐서플로 설치하기
__A.2.4 TFLearn 설치하기
__A.2.5 h5py 설치하기
__A.2.6 scipy 설치하기
__A.2.7 curses 설치하기
__A.2.8 주피터 노트북 설치하기

▣ B: 시세 예측하기
B.1 데이터 추출하기
B.2 네트워크 만들고 학습하기
B.3 그래프 그리기

출판사 서평

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