텐서플로 첫걸음 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망까지 딥 러닝 제대로 입문하기 | 텐서플로 1.0 버전 테스트 완료

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도서 소득공제 안내

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

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우
현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우

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상품상세정보
ISBN	9788968484902(8968484902)
쪽수	180쪽
크기	156 * 224 * 11 mm /341g 판형알림
이 책의 원서/번역서	First Contact with Tensorflow / Torres, Jordi

책소개

이 책이 속한 분야

구글이 만든 차세대 딥 러닝 시스템 텐서플로 입문서 『텐서플로 첫걸음』. 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다.

상세이미지

0장 한국어판 서문: 딥 러닝에 대하여
0.1 딥 러닝 개념 잡기
0.2 딥 러닝 알고리즘과 신경망 구조
0.3 글도 쓰고 그림도 그리고 음악도 만드는 인공 신경망
0.4 인공지능의 미래를 향해

1장 텐서플로 기본 다지기
1.1 오픈소스 패키지
1.2 텐서플로 서빙
1.3 텐서플로 설치
1.4 첫 텐서플로 코드
1.5 디스플레이 패널 텐서보드

2장 선형회귀분석
2.1 변수 간의 관계에 대한 모델
2.2 비용함수와 경사 하강법 알고리즘
2.3 알고리즘 실행

3장 군집화
3.1 기본 자료구조: 텐서
3.2 텐서플로의 데이터 저장소
3.3 K-평균 알고리즘
3.4 새로운 그룹
3.5 새로운 중심 계산하기
3.6 그래프 실행

4장 단일 계층 신경망
4.1 MNIST 데이터셋
4.2 인공 뉴런
4.3 간단한 예제: 소프트맥스
4.4 클래스 소속 근거
4.5 클래스 소속 확률
4.6 텐서플로 프로그래밍
4.7 모델 평가

5장 다중 계층 신경망
5.1 합성곱 신경망
5.2 모델 구현
5.3 모델 훈련 및 평가

6장 병렬처리
6.1 GPU 실행 환경
6.2 여러 GPU에서의 병렬처리
6.3 GPU 코드 예제
6.4 분산 버전 텐서플로

7장 마치며

부록A 한국어판 부록: 순환 신경망 예제
A.1 순환 신경망 알고리즘
A.2 LSTM 순환 신경망 알고리즘
A8.3 오버피팅 문제
A.4 언어 모델링
A.5 클래스 설정
A.6 학습 데이터
A.7 모델 생성 클래스
A.8 반복 함수
A.9 결과
A.10 텐서플로가 제공하는 LSTM 이외의 모델
A.11 참고문헌

출판사 서평

처음 만나는 친절한 텐서플로 입문서
전 세계 거대 기업들이 인공지능과 머신 러닝에 투자하는 가운데 구글이 오픈소스로 공개한 딥 러닝 라이브러리 텐서플로가 큰 관심을 받고 있다. 이 책은 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 1.0 버전에 맞춰 내용을 업데이트하고, 순환 신경망 예제를 부록으로 추가했다.

◎ 출판사 ... 더보기

처음 만나는 친절한 텐서플로 입문서
전 세계 거대 기업들이 인공지능과 머신 러닝에 투자하는 가운데 구글이 오픈소스로 공개한 딥 러닝 라이브러리 텐서플로가 큰 관심을 받고 있다. 이 책은 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 1.0 버전에 맞춰 내용을 업데이트하고, 순환 신경망 예제를 부록으로 추가했다.

◎ 출판사 리뷰
구글이 만든 차세대 딥 러닝 시스템을 만나다
기계가 사람 얼굴을 구별하고 명화도 그리는 시대입니다. 기계학습, 즉 머신 러닝과 딥 러닝이 폭발적으로 성장한 덕분입니다. 구글, 페이스북, 바이두 등 IT 거인들의 행보에서도 볼 수 있듯, 현재 학계와 업계는 인공지능과 딥 러닝에 총력을 기울이고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이러한 상황에서 구글이 발표한 텐서플로는 기존 딥 러닝 라이브러리들보다 사용이 쉽고 지속적으로 업데이트되고 있어 단연 주목을 받고 있습니다.
딥 러닝에 입문하고 싶다고 해서 복잡한 수학과 통계 이론부터 시작해야 하는 것은 아닙니다. 이 책은 ‘백문이 불여일타’ 정신에 입각하여 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로와 빠르게 친해지는 것을 목표로 합니다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망(CNN) 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있습니다.
특히 본 한국어판은 텐서플로 코리아 블로그 운영자가 원서의 오류를 바로잡고 텐서플로 1.0에 맞춰 내용을 업데이트했으며 부록으로 순환 신경망(RNN) 예제를 추가하여 원서보다 120% 알차게 구성했습니다. 예제 소스 역시 깃허브 저장소에서 한국어 설명이 포함된 주피터 노트북 형태로 만나볼 수 있습니다. 닫기

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