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한빛출판네트워크

골빈해커의 3분 딥러닝

텐서플로 코드로 맛보는 CNN, AE, GAN, RNN, DQN (+ Inception)

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 김진중(골빈해커)
  • 출간 : 2017-09-25
  • 페이지 : 264 쪽
  • ISBN : 9791162240137
  • 물류코드 :10013
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텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념! 

 

이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.

 

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저자

김진중(골빈해커)

(주)야놀자 전략기술연구소장이다. 그 전에는 (주)옐로트래블 기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일 부사장 등을 지냈다. 골빈해커라는 닉네임으로 네트에 살고 있으며, 요즘은 딥러닝으로 골을 채우는 중이다(Loading...42%).

 

1장. 딥러닝과 텐서플로의 만남

__1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝

__1.2 왜 텐서플로인가?

 

2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북

__2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기

__2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기

__2.3 주피터 노트북

 

3장. 텐서플로 프로그래밍 101

__3.1 텐서와 그래프 실행

__3.2 플레이스홀더와 변수

__3.3 선형 회귀 모델 구현하기

 

4장. 기본 신경망 구현

__4.1 인공신경망의 작동 원리

__4.2 간단한 분류 모델 구현하기

__4.3 심층 신경망 구현하기

 

5장. 텐서보드와 모델 재사용

__5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기

__5.2 텐서보드 사용하기

__5.3 더 보기

 

6장. 헬로 딥러닝, MNIST

__6.1 MNIST 학습하기

__6.2 드롭아웃

__6.3 matplotlib

 

7장. 이미지 인식의 은총알, CNN

__7.1 CNN 개념

__7.2 모델 구현하기

__7.3 고수준 API

__7.4 더 보기

 

8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder

__8.1 오토인코더 개념

__8.2 오토인코더 구현하기

 

9장. 딥러닝의 미래, GAN

__9.1 GAN 기본 모델 구현하기

__9.2 원하는 숫자 생성하기

__9.3 더 보기

 

10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN

__10.1 MNIST를 RNN으로

__10.2 단어 자동 완성

__10.3 Sequence to Sequence

__10.4 더 보기

 

11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception

__11.1 자료 준비

__11.2 학습시키기

__11.3 예측 스크립트

__11.4 더 보기

 

12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN

__12.1 DQN 개념

__12.2 게임 소개

__12.3 에이전트 구현하기

__12.4 신경망 모델 구현하기

__12.5 학습시키기

__12.6 더 보기

이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝! 

 

“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”

_ ‘서문’ 중에서

 

 

★ 주요 내용

  • 텐서플로 프로그래밍 101
  • 기본 신경망 구현
  • 텐서보드와 모델 재사용
  • 헬로 딥러닝, MNIST
  • 이미지 인식의 은총알, CNN
  • 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
  • 딥러닝의 미래, GAN
  • 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
  • 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
  • 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN

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