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밑바닥부터 시작하는 딥러닝
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2017 올해의 책 후보

밑바닥부터 시작하는 딥러닝

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현

사이토 고키 저 / 개앞맵시(이복연) | 한빛미디어 | 2017년 01월 02일 | 원서 : ゼロから作るDeep Learning 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
내용
4점
편집/디자인
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회원리뷰(16건) | 판매지수 68013 판매지수란?
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상품정보

출간일 2017년 01월 02일
쪽수,무게,크기 312쪽 | 557g | 183*235*14mm
ISBN13 9788968484636
ISBN10 8968484635

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이벤트 기간 : 2017년 11월 13일 ~ 2017년 12월 10일

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책소개

직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서

이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서이다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 분과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 최고의 책이 될 것이다.


저자 소개

저자 : 사이토 고키

1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구·개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다.

역자 : 개앞맵시(이복연)

고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획?편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다.
『Effective Unit Testing』(한빛미디어, 2013)과 『JUnit 인 액션』(인사이트, 2011)을 번역했다.

〈개발자의 앞길에 맵핵 시전〉, 줄여서 ‘개앞맵시’는 역자가 어려서부터 생각한 후학 양성의 꿈을 조금 독특한 방식으로 일찍 실행에 옮긴 것이다. 현재 모습은 게임, 서버, 웹 등 주요 직군별 개발자에게 꼭 필요한 기술과 역량을 안내하는 책들을 로드맵 형태로 정리한 지도다. 필요할 때 바로 구해볼 수 있도록 판매 중인 도서만을 다룬다.
페이스북 : https://facebook.com/dev.loadmap
로드맵 모음 : https://mindmeister.com/users/channel/wegra
스카이넷... 펼처보기

목차

1장 헬로 파이썬
1.1 파이썬이란?
1.2 파이썬 설치하기
__1.2.1 파이썬 버전
__1.2.2 사용하는 외부 라이브러리
__1.2.3 아나콘다 배포판
1.3 파이썬 인터프리터
__1.3.1 산술 연산
__1.3.2 자료형
__1.3.3 변수
__1.3.4 리스트
__1.3.5 딕셔너리
__1.3.6 bool
__1.3.7 if 문
__1.3.8 for 문
__1.3.9 함수
1.4 파이썬 스크립트 파일
__1.4.1 파일로 저장하기
__1.4.2 클래스
1.5 넘파이
__1.5.1 넘파이 가져오기
__1.5.2 넘파이 배열 생성하기
__1.5.3 넘파이의 산술 연산
__1.5.4 넘파이의 N차원 배열
__1.5.5 브로드캐스트
__1.5.6 원소 접근
1.6 matplotlib
__1.6.1 단순한 그래프 그리기
__1.6.2 pyplot의 기능
__1.6.3 이미지 표시하기
1.7 정리

2장 퍼셉트론
2.1 퍼셉트론이란?
2.2 단순한 논리 회로
__2.2.1 AND 게이트
__2.2.2 NAND 게이트와 OR 게이트
2.3 퍼셉트론 구현하기
__2.3.1 간단한 구현부터
__2.3.2 가중치와 편향 도입
__2.3.3 가중치와 편향 구현하기
2.4 퍼셉트론의 한계
__2.4.1 도전! XOR 게이트
__2.4.2 선형과 비선형
2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면
__2.5.1
... 펼처보기

출판사 리뷰

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현

새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 됩니다. 그래서 무엇보다 ‘직접 해보는 것’이 중요합니다.
이 책은 딥러닝의 기본을 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 설명합니다. 각 장은 주제 하나를 설명한 후 그것을 실습할 수 있도록 꾸몄습니다. 즉, 실행되는 소스 코드를 준비했습니다. 직접 실행해보세요! 소스 코드를 읽으면서 스스로 생각하고 그 생각을 반영해 실험하다 보면 확실하게 자기 것으로 만들 수 있습니다. 여러 실험을 해보면서 겪는 시행착오 역시 큰 자산이 될 것입니다.

_예제 소스: https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch

★ 누구를 위한 책인가?
_ 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다.
_ 파이썬이 처음인 사람도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
_ 실제 동작하는 파이썬 코드와 독자가 직접 실험할 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
_ 간단한 기계학습 문제부터 시작하여 궁극에는 이미지를 정확하게 인식하는 시스템을 구현합니다.
_ 딥러닝과 신경망 이론을 알기 쉽게 설명합니다.
_ 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있도록 설명합니다.
_ 하이퍼파라미터 결정 방식, 가중치 초깃값 등 딥러닝을 활용하는 데 도움이 되는 실용적인 기술을 소개합니다.
_ 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 최근 트렌드를 설명하고 구현해봅니다.
_ 딥러닝이 왜 뛰어난지, 층이 깊어지면 왜 정확도가 높아지는지, 은닉층이 왜 중요한지와 같은 ‘왜’에 관한 문제도 다룹니다.
_ 자율 주행, 이미지 생성, 강화학습 등, 딥러닝을 응용한 예를 소개합니다.

★ 누구를 위한 책이 아닌가?
_ 딥러닝 분야의 최신 연구에 대해서는 자세히 다루지 않습니다.
_ 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow), 체이너(Chainer) 등의 딥러닝 프레임워크 사용법은 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝, 특히 신경망에 관한 아주 상세한 이론까지는 담지 않았습니다.
_ 딥러닝의 정확도를 높이기 위한 튜닝은 자세히 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝 성능을 높여주는 GPU 기술은 구체적으로 다루지 않습니다.
_ 주로 이미지 인식을 다룹니다. 자연어 처리, 음성 인식 등
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