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텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습
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텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습

초보자도 쉽게 배우는

잔카를로 자코네, 레자울 카림, 아메드 멘시 저/정사범 | 에이콘출판사 | 2017년 10월 30일 | 원제 : Deep Learning with TensorFlow: Delve into neural networks, implement deep learning algorithms, and explore layers of data abstraction with the help of this comprehensive TensorFlow guide 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 6099 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 10월 30일
쪽수,무게,크기 396쪽 | 938g | 188*235*23mm
ISBN13 9791161750682
ISBN10 1161750681

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책소개

텐서플로를 이용해 딥러닝 프로그램을 개발하는 방법을 알려주는 소개서다. 이 책을 통해 다음과 같은 내용을 배울 수 있다.

*딥러닝의 역사적 발전 과정
*최신 텐서플로 1.3과 GPU 컴퓨팅을 이용한 딥러닝 프로그램 개발 과정
*텐서플로를 사용해 데이터를 로드, 처리, 변환하는 방법
*이미지나 텍스트를 포함한 실제 데이터 집합에 텐서플로를 사용해 CNN, RNN을 구현하는 방법
*딥러닝 모델의 성능을 평가하는 방법
*강화학습에 대한 기술적 개요 및 구현 방법
*케라스에 대한 개요 및 사용 방법


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 잔카를로 자코네

Giancarlo Zaccone 과학 및 산업 분야에서 10년 이상의 연구 프로젝트를 관리한 경험을 보유하고 있다. 미국 국립 연구 회의(National Research Council)인 C.N.R의 연구원으로 일하면서 병렬 컴퓨팅 및 과학 시각화와 관련된 프로젝트에 참여했다.
현재 우주 및 방위 분야의 소프트웨어 시스템을 개발 및 유지 관리하는 컨설팅 회사의 시스템 및 소프트웨어 엔지니어다.『Python Parallel Programming Cookbook』(Packt, 2015)과 『텐서플로 入門』(에이콘, 2016)의 저자다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 레자울 카림

Rezaul Karim 알고리즘 및 데이터 구조, C / C ++, 자바(Java), 스칼라(Scala), R 및 파이썬(Python)과 스파크(Spark), 카프카(Kafka), DC/OS, 도커(Docker), 메소스(Mesos), 하둡(Hadoop) 및 맵리듀스(MapReduce)와 같은 빅데이터 기술에 중점을 두면서 연구 개발 분야에서 8년 이상의 경력을 쌓았다. 머신 러닝, 심층 학습, 시맨틱 웹, 빅데이터 및 생물 정보학 분야 연구에 관심을 두고 있다. 『Large Scale Machine Learning with Spark』(Packt, 2016)의 저자다.
현재 아일랜드의 데이터 분석 센터에서 근무하는 소프트웨어 엔지니어이자 연구원이다. 또한 골웨이에 있는 아일랜드 국립대학교(National University of Ireland)의 박사 후보자며, 컴퓨터 공학 학사 및 석사 학위를 취득했다. 데이터 분석 센터에 입사하기 전에는 삼성전자에서 리드 소프트웨어 엔지니어로 일하면서 한국, 인도, 베트남, 터키, 방글라데시 등 전 세계에 분산돼 있는 삼성 R&D 센터에서 일했다. 또한 경희대학교 데이터베이스 연구소의 연구 조교로 근무했다. 그는 한국에 있는 BMTech21 Worldwide에서 R&D 엔지니어로 일했고 그 전에는 방글라데시 다카의 i2SoftTechnology에서 소프트웨어 엔지니어로
... 펼처보기

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 아메드 멘시

Ahmed Menshawy 아일랜드 더블린(Dublin)의 트리니티 대학(Trinity College)에서 연구 엔지니어로 근무하고 있다. 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 5년 이상의 경력을 쌓았고, 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했다. 이집트 카이로의 헬완 대학교(Helwan University) 컴퓨터 과학과에서 조교로 경력을 쌓기 시작했다. 머신 러닝, 이미지 프로세싱, 선형 대수학, 확률 및 통계, 데이터 구조, 컴퓨터 과학을 위한 필수 수학 등과 같은 몇 가지 고급 머신 러닝 및 자연어 처리 과정을 가르쳤다. 다음으로 이집트에 있는 IST 네트웍스(IST Networks)의 산업 연구 및 개발 연구소에서 연구 과학자로 합류해 연구 업무를 수행했다. 아랍어 텍스트 음성을 위한 최첨단 시스템을 구현하는 데 관여했다. 결과적으로, 그 회사의 머신 러닝 전문가였다. 이후에 그는 골웨이 아일랜드 국립대학교의 데이터 분석 센터(Insight Center for Research)에 예측 분석 플랫폼(Predictive Analytics Platform) 구축 연구 보조원으로 참여했다. 마지막으로 더블린 대학교 트리니티 대학 리서치 엔지니어로 ADAPT 센터에 합류했다. ADAPT에서의 주된 역할은 ADAPT 내에서 수행된 연구에 기반을 둔 머신 러닝과... 펼처보기

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 정사범

산업공학을 전공했고, 의사 결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 다양한 데이터를 R과 파이썬으로 분석해본 경험이 있다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 여러 가지 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체 지향 프로그래밍 사용하기』(2016), 『파이썬 프로그래밍 개론』(2016), 『산업인터넷(IIOT)과 함께하는 인더스트리 4.0』(2017)을 번역했다.

목차

1장. 딥러닝 시작하기

__머신 러닝 소개
____지도 학습
____비지도 학습
____강화 학습
__딥러닝이란 무엇인가?
____인간의 뇌는 어떻게 작동하는가?
____딥러닝의 역사
____적용 분야
__신경망
____생물학적 뉴런
____인공 신경 세포
__인공 신경망은 어떻게 학습하는가?
____역전파 알고리즘
____가중치 최적화
____확률적 경사 하강
__신경망 구조
____다층 퍼셉트론
____DNN 구조
____컨벌루션 뉴럴 네트워크
____제약 볼츠만 머신
__오토인코더
__순환 신경망
__딥러닝 프레임워크 비교
__요약


2장. 텐서플로 살펴보기

__일반 개요
____텐서플로 1.x의 새로운 기능은 무엇인가?
____텐서플로는 사람들이 사용하는 방식을 어떻게 변화시켰는가?
____텐서플로 설치 및 시작하기
__리눅스에서 텐서플로 설치하기
____플랫폼에 어떤 텐서플로를 설치해야 하는가?
__NVIDIA에서 GPU로 텐서플로를 실행하기 위한 필요 요건
____단계 1: NVIDIA CUDA 설치
____단계 2: NVIDIA cuDNN v5.1+ 설치
____단계 3: CUDA 컴퓨팅 기능 3.0+ 이 있는 GPU 카드
____단계 4: libcupti-dev 라이브러리 설치
____단계 5: Python(또는 Python3)
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출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

* 딥러닝의 역사적 발전 및 진보와 함께 머신 러닝에 대해 학습
* 최신 텐서플로 1.x를 사용한 딥 머신 지능과 GPU 컴퓨팅
* 공용 데이터 집합에 액세스하고 텐서플로를 사용한 데이터 로드, 처리 및 변형
* 이미지, 텍스트 등을 비롯한 실제 데이터 집합에 텐서플로 사용
* 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 방법
* 확장 가능한 객체 탐지 및 모바일 컴퓨팅을 위한 딥러닝 사용
* 강화 학습 기법을 탐색해 데이터를 신속하게 학습시키는 방법
* 딥러닝 연구와 응용의 활발한 분야 탐색


이 책의 대상 독자

개발자, 데이터 분석가 또는 복잡한 수치 계산에 대한 배경 지식이 부족하지만, 딥러닝이 무엇인지 알고 싶어하는 딥러닝 애호가를 위해 작성됐다. 이 책은 딥러닝을 통해 실제 경험을 쌓기 위한 빠른 가이드를 원하는 초보자에게 큰 도움이 될 것이다. 컴퓨터 하드웨어 및 알고리즘에 대한 기본 인식을 비롯해 컴퓨터과학 기술 및 기술에 대한 기본지식이 있는 것으로 간주돼 하나의 언어로 프로그래밍하는 초보적인 수준을 전제로 한다. 초급 선형 대수학 및 미적분학 수준의 수학 능력이 필요하다.


이 책의 구성

1장, ‘텐서플로 시작하기’에서는 2~10장에서 찾아봐야 하는 몇 가지 기본 개념에 대해 설명한다. 1장에서는 머신 러닝과 딥러닝 아키텍처에 대해 소개할 것이다. 마지막으로 소위 Deep Neural Networks라고 불리는 딥러닝 아키텍처를 소개한다. 딥러닝 아키텍처는 망의 깊이 측면에서 일반적으로 알려진 단일 은닉층 신경망과는 다르다. 즉, 패턴 인식의 다단계 프로세스에서 데이터가 통과하는 노드 계층의 수가 많다. 1장에서는 딥러닝 아키텍처에 대한 비교 분석을 한다. 여기에는 대부분의 딥러닝 알고리즘이 진화한 모든 신경 네트워크가 요약돼 있다.
2장, ‘텐서플로를 처음으로 살펴보기’에서는 텐서플로 1.x의 주요 기능 및 내용을 다룬다. 계산 그래프, 데이터 모델, 프로그래밍 모델 및 텐서보드(TensorBoard)로 시작한다. 2장의 마지막 부분에서는 단일 입력 뉴런(Single Input Neuron)을 구현해 텐서플로가 실제로 작동하는 것을 볼 수 있다. 마지막으로 텐서플로 0.x에서 텐서플로 1.x로 업그레이드하는 방법을 살펴본다.
3장, ‘피드 포워드 신경망 텐서플로 사용하기’에서는 피드 포워드 뉴럴 네트워크에 대해 자세히 설명한다. 3장은 기본 아키텍
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