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개발자를 위한 머신러닝&딥러닝 : 인공지능 개발자로 레벨 업하기! 신경망 기초부터 컴퓨터 비전
로런스 모로니, 박해선 ㅣ 한빛미디어 ㅣ AI and Machine Learning for Coders
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34,000원
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  • 발행일
2022년 08월 24일
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464page/183*235*21/922g
  • ISBN
9791169210126/1169210120
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  • 수학이 어려운 개발자에게 바치는 코드 실습형 머신러닝 가이드북 인공지능 기술 도입률이 늘면서 개발자에게 필요한 역량도 높아지고 있다. 산업을 획기적으로 변화시키는 인공지능, 어떻게 하면 현명하고 실속 있게 마스터할 수 있을까? 이 책의 목표는 개발자가 마주하게 될 다양한 문제를 머신러닝으로 해결하는 방법을 안내하고, 머신러닝과 인공지능 개발자로 레벨 업할 수 있도록 돕는 것이다. 수만 명이 선택한 온라인 강좌 기반으로 내용을 구성했고, 복잡하거나 어려운 수식은 다루지 않으며 다양한 예제 코드를 실습하면서 주요 개념을 배워본다. 머신러닝 세계에서 만나게 될 다양한 시나리오를 구현해보고, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 웹, 모바일, 클라우드 및 임베디드 런타임을 위한 시퀀스 모델링도 소개한다. 이 책을 읽고 나면 여러분은 곧 파이썬과 텐서플로로 머신러닝과 인공지능의 세계를 자유롭게 유영하는 인공지능 개발자로 업그레이드하게 될 것이다.
  • 인공지능 4대 석학 앤드루 응이 추천하는 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 머신러닝 가이드북 바야흐로 인공지능의 시대! 인공지능 기술은 급성장해왔고 금융, 교육, 유통, 제조업 등 다양한 산업에서 앞다투어 인공지능을 도입하고 있습니다. 시대 흐름에 발맞춰 인공지능 관련 교육은 다양화되고 교육에 참여하는 연령층도 점점 낮아지고 있지만, 여전히 머신러닝, 딥러닝 첫걸음을 떼기 어려워하는 개발자가 많습니다. 인공지능을 제대로 배우고 싶은데 복잡한 수식이 부담인 개발자라면, 어려운 이론 없이 파이썬 코드로 머신러닝을 시작해보고 싶은 개발자라면 이 책과 함께 머신러닝 세계에 첫발을 내디딜 차례입니다! 이 책은 개발자의 입장에서 머신러닝과 텐서플로가 무엇인지 설명하고 실습을 위한 텐서플로 설치법을 안내합니다. 간단한 모델을 직접 구현해보고 패션 MNIST, 말-사람, 가위, 바위, 보, Sarcasm, 강아지-고양이 데이터셋 등 다양한 데이터셋을 활용해 머신러닝, 딥러닝 모델을 구축해봅니다. 이 책은 컴퓨터 비전, 합성곱, 순환 신경망은 물론 텐서플로 라이트, TensorFlow.js, 텐서플로 서빙까지 다루는 ‘개발자를 위한 머신러닝 종합 선물 세트’입니다. 명확하고 실용적인 개념 설명과 예제 코드로 차근차근 머신러닝을 배워보세요. 인공지능 개발자로 레벨 업할 여러분을 응원합니다. 대상 독자 ● 머신러닝, 시작하고 싶은데 어떻게 시작해야 할지 막막한 개발자 ● 어려운 수학이나 이론 없이 파이썬 코드로 직접 실행해보며 머신러닝 개념을 체득하고 싶은 누구나 주요 내용 ● 텐서플로로 다양한 모델 구조 만들어보기 ● 하나의 뉴런을 가진 신경망으로 모델 구축하기 ● 컴퓨터 비전으로 이미지의 특성 감지하기 ● 자연어 처리로 단어와 문장을 토큰화하고 순서 지정하기 ● 텐서플로 라이트로 모바일 기기에서 모델 사용하기 ● 텐서플로 서빙으로 웹이나 클라우드에 모델 배포하기
  • [PART I 모델 구축] CHAPTER 1 텐서플로 소개 1.1 머신러닝이란 1.2 전통적인 프로그래밍의 한계 1.3 프로그래밍에서 학습으로 1.4 텐서플로란 1.5 텐서플로 사용하기 1.6 머신러닝 시작하기 1.7 마치며 CHAPTER 2 컴퓨터 비전 소개 2.1 의류 아이템 인식하기 2.2 컴퓨터 비전을 위한 뉴런 2.3 신경망 설계 2.4 신경망 훈련하기 2.5 모델 출력 살펴보기 2.6 더 오래 훈련하기: 과대적합 2.7 훈련 조기 종료 2.8 마치며 CHAPTER 3 고급 컴퓨터 비전: 이미지에서 특징 감지하기 3.1 합성곱 3.2 풀링 3.3 합성곱 신경망 만들기 3.4 합성곱 신경망 살펴보기 3.5 말과 사람을 구별하는 CNN 만들기 3.6 이미지 증식 3.7 전이 학습 3.8 다중 분류 3.9 드롭아웃 규제 3.10 마치며 CHAPTER 4 텐서플로 데이터셋으로 공개 데이터셋 사용하기 4.1 텐서플로 데이터셋 시작하기 4.2 케라스 모델에서 텐서플로 데이터셋 사용하기 4.3 데이터 증식을 위해 매핑 함수 사용하기 4.4 사용자 정의 분할 사용하기 4.5 TFRecord 이해하기 4.6 텐서플로에서 데이터 관리를 위한 ETL 프로세스 4.7 마치며 CHAPTER 5 자연어 처리 소개 5.1 언어를 숫자로 인코딩하기 5.2 불용어 제거와 텍스트 정...
  • 로런스 모로니 [저]
  • 구글의 인공지능 개발 지원 팀(advocacy) 리더. 소프트웨어 개발자가 머신러닝으로 인공지능 시스템을 구축할 수 있도록 교육하는 것이 목표이다. 텐서플로 유튜브 채널(youtube.com/tensorflow)에 영상을 자주 올리며, 국제적으로 유명한 기조 연설자이다. 수많은 책과 각본을 저술한 작가이기도 하며 그 중 SF 소설 몇 권이 베스트셀러에 오르기도 했다. 워싱턴주 사마미시에 거주하며 지독한 커피홀릭이다.
  • 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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