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케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(Deep Learning with Python) : 창시자의 철학까지 담았다
프랑소와 숄레, 박해선 ㅣ 길벗 ㅣ Deep Learning with Python
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33,000원
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  • 발행일
2018년 10월 22일
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476page/181*232*38/1101g
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9791160505979/1160505977
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  • 단어 하나, 코드 한 줄 버릴 것이 없다! 창시자의 철학까지 담은 딥러닝 입문서 케라스 창시자이자 구글 딥러닝 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이 책 역시 많은 사람에게 딥러닝을 전달하는 또 다른 방법이며, 딥러닝 이면의 개념과 구현을 가능하면 쉽게 이해할 수 있게 하는 데 중점을 두었다. 1부에서는 딥러닝, 신경망, 머신 러닝의 기초를, 2부에서는 컴퓨터 비전, 텍스트, 시퀀스, 생성 모델을 위한 딥러닝 같은 실전 딥러닝을 설명한다. 이외에도 딥러닝을 언제 적용하는지, 한계는 무엇인지, 저자가 생각하는 딥러닝의 방향과 비전까지 엿볼 수 있다. 또한, 실제 사용하는 확장 가능한 다양한 예제를 수록했으며, 수학 장벽을 없애고자 수학적 표기 없이 직관적이고 간결한 코드로 개념을 설명한다. 딥러닝을 처음부터 배우거나 이해의 폭을 넓히고자 하는 분들에게 추천한다.
  • 단어 하나, 코드 한 줄 버릴 것이 없다! 파이썬과 케라스로 배우는 딥러닝 핵심 원리! 쉽고 간결하다! 케라스 창시자이자 구글 AI 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이런 개념을 바탕으로 케라스를 만들었으며, 현재 딥러닝을 시작하기에 가장 쉬운 라이브러리로 평가받고 있다. 이 책 역시 ‘인공 지능의 민주화’를 위한 일환이다. 딥러닝 기초부터 설명하기 때문에 파이썬만 알고 있다면 딥러닝 기초 지식이 없어도 학습을 시작할 수 있다. 또한, 수학적 표기법이 학습에 큰 장벽이 된다고 생각해 수학적 표기 없이 직관적이고 간결한 코드로 개념을 설명한다. 코드만으로도 수학 개념을 쉽게 파악할 수 있다. 명확한 학습법을 제시한다! 딥러닝은 이미지 분류, 예측, 음성 인식, 텍스트 분석 등 많은 분야에 활용할 수 있다. 처음부터 이 모든 것을 다 학습할 수는 없다. 오랜 기간 딥러닝 개발자로 활동해온 저자가 딥러닝을 제대로 학습하기 위해 어디서부터 시작해야 하고, 어떻게 학습해야 할지를 고민해 구성했다. 1부에서는 딥러닝, 신경망, 머신 러닝의 기초를, 2부에서는 컴퓨터 비전, 텍스트, 시퀀스, 생성 모델을 위한 딥러닝을 모범 사례와 함께 학습한다. 실용적이고 확장 가능한 예제로 학습한다! 상세한 해설, 실질적인 권장 사항, 구체적인 문제 해결을 위한 팁까지 딥러닝 학습을 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 포괄하는 설명이 포함된 예제로 학습한다. 이 예제들을 학습하면서 딥러닝의 개념, 적용 범위, 한계 등을 확실하게 이해할 수 있다. 이 과정으로 머신 러닝 문제를 해결하는 작업 흐름에 익숙해질 것이며, 케라스를 사용해 컴퓨터 비전, 자연어 처리까지 실전 문제를 해결할 수 있다. 또한, 이 예제들을 확장해 나만의 딥러닝 모델을 만들거나 적용할 수도 있다.
  • 1부 딥러닝의 기초 1장 딥러닝이란 무엇인가? 1.1 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝 1.1.1 인공 지능 1.1.2 머신 러닝 1.1.3 데이터에서 표현을 학습하기 1.1.4 딥러닝에서 ‘딥’이란 무엇일까? 1.1.5 그림 3개로 딥러닝의 작동 원리 이해하기 1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과 1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자 1.1.8 AI에 대한 전망 1.2 딥러닝 이전: 머신 러닝의 간략한 역사 1.2.1 확률적 모델링 1.2.2 초창기 신경망 1.2.3 커널 방법 1.2.4 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신 1.2.5 다시 신경망으로 1.2.6 딥러닝의 특징 1.2.7 머신 러닝의 최근 동향 1.3 왜 딥러닝일까? 왜 지금일까? 1.3.1 하드웨어 1.3.2 데이터 1.3.3 알고리즘 1.3.4 새로운 투자의 바람 1.3.5 딥러닝의 대중화 1.3.6 지속될까? 2장 시작하기 전에: 신경망의 수학적 구성 요소 2.1 신경망과의 첫 만남 2.2 신경망을 위한 데이터 표현 2.2.1 스칼라(0D 텐서) 2.2.2 벡터(1D 텐서) 2.2.3 행렬(2D 텐서) 2.2.4 3D 텐서와 고차원 텐서 2.2.5 핵심 속성 2.2.6 넘파이로 텐서 조작하기 2.2....
  • 이 책은 딥러닝을 처음부터 배우거나 이해의 폭을 넓히고자 하는 모든 사람을 위해 썼습니다. 머신 러닝 기술자나 소프트웨어 엔지니어, 대학생에 상관없이 이 책에서 배울 점이 있을 것입니다. 이 책은 딥러닝을 직접 체험해 볼 수 있도록 안내합니다. 수학 표기 대신 프로그래밍 코드로 개념을 설명하고 머신 러닝과 딥러닝의 핵심 개념에 대한 실용적인 직관을 제공합니다. 자세한 주석과 실용적인 가이드라인이 포함된 30개가 넘는 예제가 있습니다. 구체적인 문제를 풀기 위해 딥러닝을 시작할 때 알아야 할 모든 것에 대한 간단명료한 수준 높은 설명도 함께합니다. 예제 코드는 파이썬 딥러닝 프레임워크 케라스와 백엔드 엔진으로 텐서플로를 사용합니다. 케라스는 가장 인기 있고 빠르게 성장하는 딥러닝 프레임워크로 딥러닝을 시작하기 가장 좋은 도구입니다. 이 책을 읽고 나면 딥러닝이 무엇인지, 언제 적용하는지, 한계는 무엇인지에 대한 개념을 확실히 이해할 수 있습니다. 머신 러닝 문제를 구성하고 해결하기 위한 표준적인 작업 흐름에 익숙해지고 자주 마주치는 이슈들을 다루는 방법을 배웁니다. 따라서 케라스를 사용하여 컴퓨터 비전에서 자연어 처리까지 이미지 분류, 시계열 예측, 감성 분석, 이미지와 텍스트 생성 같은 실전 문제를 다룰 수 있을 것입니다. - <지은이의 말> 중에서
  • 프랑소와 숄레 [저]
  • 프랑소와 솔레는 캘리포니아 마운틴 뷰의 구글에서 딥러닝과 관련된 일을 한다. 케라스 딥러닝 라이브러리의 창시자이고 텐서플로 머신 러닝 프레임워크의 기여자다. 컴퓨터 비전과 형식 추론을 위한 머신 러닝 애플리케이션에 초점을 맞춰 딥러닝을 연구한다. 그의 논문은 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), NIPS(Neural Information Processing Systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등의 주요 콘퍼런스와 워크숍에서 소개되었다
  • 박해선 [저]
  • 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020), 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했습니다. 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『머신러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로(개정 3판)』(길벗, 2021), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021), 『GAN 인 액션』 (한빛미디어, 2020), 『핸즈온 머신러닝(2판)』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝』 (한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(길벗, 2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(길벗,2018), 『핸즈온 머신러닝』(한빛미디어, 2018), 『텐서플로 첫걸음』(한빛미디어, 2016)을 우리말로 옮겼습니다.
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