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한 권으로 끝내는 파이썬 인공지능 입문+실전: 종합편 : 파이썬+넘파이+텐서플로우로 인공지능 딥러닝 직접 구현하기
서민우 ㅣ 앤써북
  • 정가
 23,000원
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 20,700원 (10% ↓, 2,300원 ↓)
  • 발행일
 2021년 09월 25일
  • 페이지수/크기/무게
 444page/191*257*27/1154g
  • ISBN
 9791185553863/118555386X
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  • 상세정보
  • 〈한 권으로 끝내는 파이썬 인공지능 입문+실전(종합편)〉 책을 통해 파이썬, 넘파이, 텐서플로우를 이용하여 인공지능 일고리즘을 구현해 보면서 인공지능의 원리를 이해할 수 있도록 다음과 구성했습니다. ㆍ 1단계 : 인공지능 딥러닝 이해 ㆍ 2단계 : 파이썬으로 딥러닝 알고리즘 구현 ㆍ 3단계 : 넘파이로 행렬기반 딥러닝 알고리즘 구현 ㆍ 4단계 : 직접 구현으로 텐서플로우 내부 동작 이해 ㆍ 5단계 : CNN 알고리즘 이해와 직접 구현 ㆍ 6단계 : 넘파이 기반 CNN 구현과 활용 ※ 이 책의 예제 소스파일 다운로드 방법은 5페이지를 참조하고, 책을 보면서 궁금한 사항의 질의응답 방법은 4페이지를 참조합니다.
  • 〈한 권으로 끝내는 파이썬 인공지능 입문+실전(종합편)〉 책은 파이썬, 넘파이, 텐서플로우를 이용하여 인공지능 일고리즘을 구현해 보면서 인공지능의 원리를 이해할 수 있도록 다음과 같이 구성되어 있습니다. 1장에서는 인공지능의 딥러닝을 이해해 봅니다. 첫 번째, 딥러닝의 핵심인 인공 신경망이 무엇인지 알아보고, 딥러닝에 대해 어떤 학습 방법이 있는지 살펴보고, 생물학적 신경과 비교해 보며 딥러닝의 인공 신경망을 이해해 봅니다. 두 번째 딥러닝에 대한 기본 예제를 구글의 코랩과 Keras 라이브러리를 이용해 수행해 보면서 딥러닝을 접해봅니다. 세 번째 중고등학교 때 배웠던 기본적인 함수를 딥러닝의 인공 신경망으로 구현해 보면서 딥러닝의 인공 신경망과 함수의 관계를 이해해 봅니다``. 마지막으로 손글씨 데이터, 패션 데이터를 이용하여 실제 활용되는 딥러닝을 살펴봅니다. 2장에서는 파이썬을 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 첫 번째, 딥러닝의 단일 인공 신경 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 순전파, 목표 값, 평균값 오차, 역전파 오차, 오차 역전파, 학습률, 경사 하강법, 인공 신경망 학습 등에 대한 용어를 정리하고 구현에 적용해 봅니다. 두 번째, 2입력 1출력 인공 신경, 2입력 2출력 인공 신경망, 3입력 3출력 인공 신경망, 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망에 딥러닝 알고리즘을 적용해 봅니다. 세 번째, 딥러닝에서 주로 사용되는 활성화 함수인 sigmoid, tanh, ReLU, softmax를 살펴보고 적용해 봅니다. 또 softmax와 관련된 cross entropy 오차 함수에 대해서도 정리해 봅니다. 3장에서는 NumPy 라이브러리를 이용하여 행렬 기반으로 딥러닝 알고리즘을 구현해 봅니다. 행렬을 이용하면 딥러닝 알고리즘을 일반화하여 자유자재로 인공 신경망을 확장할 수 있습니다. 첫 번째, NumPy를 이용하여 2입력 2출력 인공 신경망, 3입력 3출력 인공 신경망, 2입력 1출력 인공 신경, 1입력 1출력 인공 신경, 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망을 구현해 봅니다. 이 과정에서 딥러닝 학습에 필요한 행렬 계산식을 유도하고 일반화합니다. 두 번째, 직접 구현한 NumPy DNN 라이브러리를 이용하여 손글씨 MNIST, FASHION MNIST 파일을 읽어서 학습해 봅니다. 이 과정에서 Tensorflow로 수행했던 예제의 결과와 비교해 봅니다. 4장에서는 딥러닝 인공 신경망을 NumPy 예제와 Tensorflow 예제로 구현해 보면서 Tensorflow의 내부 동작을 이해해 봅니다. 이 과정에서 Tensorflow의 내부 동작을 정확히 이해하고 활용 능력을 극대화합니다. 또 최적화 함수인 경사 하강법에 대해 구체적으로 살펴봅니다. SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam의 최적화 함수 알고리즘을 살펴보고 구현을 통해 그 동작을 구체적으로 이해해 봅니다. 5장에서는 CNN 알고리즘을 이해해보고 직접 구현해 봅니다. CNN은 영상 인식과 관련된 인공 신경망으로 특히 활용이 많이 되는 인공 신경망입니다. 첫 번째, CNN의 순전파 과정을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 convolution, filter, stride, padding, pooling 등에 대한 용어를 정리하고 구현에 적용해 봅니다. 두 번째, 손글씨 데이터, 패션 데이터를 이용하여 실제 활용되는 CNN 기반 딥러닝을 살펴봅니다. 세 번째, CNN의 역전파 과정을 살펴보고 구현해 봅니다. 6장에서는 NumPy 기반으로 CNN 라이브러리를 구현하고 활용해 봅니다. 첫 번째, NumPy 기반으로 실제 활용할 수 있는 CNN 프레임워크를 구현해 봅니다. 그 과정에서 CNN의 세부적인 동작을 이해하고 Tensorflow와 같은 프레임워크의 활용...
  • Chapter 01. 인공지능 딥러닝의 이해 01 _ 인공 신경망의 이해 인공 신경망이란? - 인공 신경망으로 할 수 있는 일들 - 인공 신경망의 구조 인공 신경망의 학습 방법 - 지도 학습 - 비지도 학습 - 강화 학습 인공 신경 살펴보기 - 인공 신경과 생물학적 신경 - 인공 신경 내부 살펴보기 - 인공 신경 함수 수식 02 _ 딥러닝 맛보기 Hello 딥러닝 머신러닝은 무엇일까요? 구글 코랩 개발 환경 구성하기 기본 방식의 함수 정의와 사용 - 함수 정의하고 사용해 보기 머신러닝 방식의 신경망 함수 생성과 사용 축하합니다! 03 _ 인공 신경망과 근사 함수 2차 함수 근사해 보기 - 2차 함수 그리기 - 실제 데이터 생성하기 - 훈련, 실험 데이터 분리하기 - 인공 신경망 구성하기 - 인공 신경망 학습시키기 5차 함수 근사해 보기 다양한 함수 근사해 보기 - 분수 함수 근사해 보기 - sin 함수 근사해 보기 - tanh 함수 근사해 보기 - e지수함수 근사해 보기 - sigmoid 함수 근사해 보기 - 로그 함수 근사해 보기 - 제곱근 함수 근사해 보기 - relu 함수 근사해 보기 - leaky relu ...
  • 서민우 [저]
  • 연세대학교 정보산업공학 학사 졸업. 개발을 즐기는 국내 최고의 오픈소스 전문 강사이다. MDS 아카데미 드론/리눅스커널포팅/드라이버 교육, LG 전자 신입사원 C/C++ 교육, SK 하이닉스 RTOS 교육, 삼성전자 리눅스 드라이버/RTOS 교육, 숭실대 아두이노 IoT 교육, 국민대 Cortex-M3 교육했다. 저서로는 아두이노 자율주행 RC카 만들고 직접 코딩하기, 아두이노 드론 만들고 코딩하고 날리기 입문, 아두이노 드론 만들고 직접 코딩하기, 아두이노로 만드는 사물인터넷, 아두이노와 안드로이드로 45개 프로젝트 만들기 등이 있다.
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