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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 《실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전》은 컴퓨터 비전과 딥러닝의 기본 원리를 시작으로 신경망을 처음부터 구축하는 방법을 알려준다. 사용하기 쉬운 케라스 인터페이스와 함께 텐서플로를 가장 널리 사용되는 AI 라이브러리로 만들어준 기능을 살펴보고 CNN을 효율적으로 구축, 훈련, 배포해 본다. 구체적인 코드 예제를 통해 Inception, Resnet 같은 최신 솔루션으로 이미지를 분류하고 YOLO(You Only Look Once), Mask R-CNN, U-Net을 사용해 특정 콘텐츠를 추출하는 방법을 보여준다. 또 이미지 생성 및 편집을 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 VAE (Variational Auto-Encoder)를 구축하고 동영상 분석을 위해 LSTM을 구축한다. 그 과정에서 다른 주요 개념 중에서 전이 학습, 데이터 보강, 도메인 적응, 모바일 및 웹 배포에 관한 깊은 통찰력을 얻게 될 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 신경망을 처음부터 생성하기 ◎ Inception과 ResNet을 포함한 최신 아키텍처로 이미지 분류하기 ◎ YOLO, Mask R-CNN, U-Net으로 이미지에서 객체를 탐지하고 분할하기 ◎ 자율주행차와 얼굴 표정 인식 시스템 개발에 따르는 문제 해결하기 ◎ 전이학습, GAN, 도메인 적응 기법으로 애플리케이션 성능 개선하기 ◎ 동영상 분석을 위해 순환 신경망 사용하기 ◎ 각자 생성한 신경망을 모바일 기기와 브라우저에 맞게 최적화하고 배포하기
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• [01부] 컴퓨터 비전에 적용한 텐서플로 2와 딥러닝 ▣ 01장: 컴퓨터 비전과 신경망 기술적 요구사항 컴퓨터 비전 ___컴퓨터 비전 소개 ___주요 작업 및 애플리케이션 컴퓨터 비전의 약력 ___최초 성공을 위한 첫 걸음 ___딥러닝의 출현 신경망 시작하기 ___신경망 구성하기 ___신경망 훈련시키기 요약 질문 참고 문헌 ▣ 02장: 텐서플로 기초와 모델 훈련 기술적 요구사항 텐서플로 2와 케라스 시작하기 ___텐서플로 소개 ___케라스를 사용한 간단한 컴퓨터 비전 모델 텐서플로 2와 케라스 자세히 알아보기 ___핵심 개념 ___고급 개념 텐서플로 생태계 ___텐서보드 ___텐서플로 애드온과 텐서플로 확장 ___텐서플로 라이트와 TensorFlow.js ___모델 실행 장소 요약 질문 ▣ 03장: 현대 신경망 기술 요구사항 합성곱 신경망의 발견 ___다차원 데이터를 위한 신경망 ___CNN 작업 ___유효 수용 영역 ___텐서플로로 CNN 구현하기 훈련 프로세스 개선 ___현대 네트워크 최적화 기법 ___정규화 기법 요약 질문 참고 문헌 [02부] 전통적인 인식 문제를 해결하는 최신 솔루션 ▣ 04장: 유력...한 분류 도구 기술 요구사항 고급 CNN 아키텍처의 이해 ___VGG, 표준 CNN 아키텍처 ___GoogLeNet, Inception 모듈 ___ResNet - 잔차 네트워크 전이학습 활용 ___개요 ___텐서플로와 케라스로 전이학습 구현 요약 질문 참고 문헌 ▣ 05장: 객체 탐지 모델 기술 요구사항 객체 탐지 소개 ___배경 ___모델 성능 평가 빠른 객체 탐지 알고리즘 - YOLO ___YOLO 소개 ___YOLO로 추론하기 ___YOLO 훈련시키기 Faster R-CNN - 강력한 객체 탐지 모델 ___Faster R-CNN의 일반 아키텍처 ___Faster R-CNN 훈련 ___텐서플로 객체 탐지 API 요약 질문 참고 문헌 ▣ 06장: 이미지 보강 및 분할 기술 요구사항 인코더-디코더로 이미지 변환 ___인코더-디코더 소개 ___기본 예제 - 이미지 노이즈 제거 ___합성곱 인코더-디코더 의미론적 분할 이해하기 ___인코더-디코더를 사용한 객체 분할 ___더 까다로운 인스턴스 분할 요약 질문 참고 문헌 [03부] 컴퓨터 비전의 고급 개념 및 새 지평 ▣ 07장: 복합적이고 불충분한 데이터셋에서 훈련시키기 기술 요구사항 효율적인 데이터 제공 ___텐서플로 데이터 API 소개 ___입력 파이프라인 구성 ___입력 파이프라인 최적화 및 모니터링 데이터가 부족하면 어떻게 처리할까? ___데이터셋 보강 ___합성 데이터셋 렌더링하기 ___도메인 적응과 생성 모델(VAE와 GAN) 활용 요약 질문 참고 문헌 ▣ 08장: 동영상과 순환 신경망 기술 요구사항 RNN 소개 ___기본 형식 ___RNN에 대한 일반적인 이해 ___RNN 가중치 학습 ___장단기 메모리 셀 동영상 분류 ___컴퓨터 비전을 동영상에 적용하기 ___LSTM으로 동영상 분류하기 요약 질문 참고 문헌 ▣ 09장: 모델 최적화 및 모바일 기기 배포 기술 요구사항 계산 및 디스크 용량 최적화 ___추론 속도 측정하기 ___모델 추론 속도 개선하기 ___모델이 여전히 느린 경우 ___모델 크기 축소 온디바이스 머신러닝 ___온디바이스 머신러닝의 고려사항 ___실용적인 온디바이스 컴퓨터 비전 애플리케이션 예제 - 얼굴 표정 인식 ___MobileNet 소개 ___모델을 기기에 배포하기 요약 질문 ▣ [부록] 텐서플로 1.x에서 마이그레이션하기 ___자동 마이그레이션 ___텐서플로 1 코드 마이그레이션하기 참조 ___1장 컴퓨터 비전과 신경망 ___2장 텐서플로 기초와 모델 훈련 ___3장 현대 신경망 ___4장 유력한 분류 도구 ___5장 객체 탐지 모델 ___6장 이미지 보강 및 분할 ___7장 복합적이고 불충분한 데이터셋에서 훈련시키기 ___8장 동영상과 순환 신경망 ___9장 모델 최적화 및 모바일 기기
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• 벤자민 플랜치 [저]

• 저자 벤자민 플랜치는 파사우 대학교(University of Passau)와 지멘스(Siemens Corporate Technology)에 몸 담고 있는 박사 과정 학생이다. 그는 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 5년 넘게 전 세계 다양한 연구소(프랑스 LIRIS, 일본 미쓰비시 전기, 독일 지멘스)에서 일해 왔다. 벤자민은 프랑스 리옹에 위치한 INSA-Lyon과 독일 파사우 대학교에서 두 개의 석사 학위를 우수한 성적으로 취득했다. 산업 응용 분야에서 적은 데이터로 더 스마트한 시각 시스템을 개발하는 데 중점적으로 노력을 기울이고 있으며, 자신의 지식과 경험을 StackOverflow와 같은 온라인 플랫폼에서 공유하거나 이 지식을 적용해 아름다운 작품을 만들어 보여주기도 한다.

• 김정인 [저]

• 저자 김정인은 현재 기업 빅데이터 전략팀에서 근무하고 있다. 옮긴 책으로는 《케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘》 《실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발》 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》 《마이크로소프트 봇 프레임워크 프로그래밍》 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》등이 있다.

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