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모두의 딥러닝

원리를 쉽게 이해하고 나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다 with 텐서플로(tensorflow) & 케라스(keras)

조태호 | 길벗 | 2017년 12월 27일 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
내용
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편집/디자인
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상품정보

출간일 2017년 12월 27일
쪽수,무게,크기 308쪽 | 714g | 183*235*30mm
ISBN13 9791160503715
ISBN10 1160503710

책소개

초보자와 비전공자를 위한 명품 딥러닝 입문서

딥러닝을 전혀 모르는 사람이 봐도 술술 읽을 수 있게 쉽게 설명한다. 또한, 딥러닝의 원리를 잘 보여주는 예제를 엄선하여 직관적인 몇 줄의 코드로 강력한 딥러닝을 구현해볼 수 있다. 다양하고 실질적인 예제를 통해 재미있게 학습할 수 있으며, 모든 예제는 가상 머신을 설치할 필요 없이 윈도 10에서 손쉽게 실행할 수 있어 편리하다. 복잡한 수식은 최대한 줄이고 고급 기술은 심화 학습에서 추가로 학습할 수 있게 단계별로 구성하였다. ‘이론 없는 실습’, ‘실습 없는 이론’이 아닌 이론과 실습 두 날개의 균형을 잡음으로써, 배운 내용을 올바로 이해하고 실전에서 제대로 써먹을 수 있도록 안내한다. 이 책을 읽고 나면 ‘나의 사례’에 적합한 딥러닝 모델을 구현할 수 있을 것이다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 조태호

일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 박사 학위를 받고 미국 텍사스대학교 박사 후 과정을 거쳐, 현재 미국 인디애나대학교 (IU) 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무 중이다. IU 뇌신경 영상 데이터 센터 및 IU 치매 질환 연구 센터에서 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있다. 2015년 국제 학회지에 발표한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 연구는 영국의 [이코노미스트]와 국내 다수 언론에 소개된 바 있다. 2002년부터 방송대 TV 강의와 칼럼을 통해 어려운 내용을 쉽게 설명하는 작업을 해 왔고 컴퓨터·IT 분야 서적을 여러 권 집필하였다.

목차

[첫째 마당] 나의 첫 딥러닝
1장 최고급 요리를 먹을 시간
__1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
__1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
__1.3 파이참 설치하기
__1.4 딥러닝 실행하기

2장 처음 해 보는 딥러닝
__2.1 미지의 일을 예측하는 힘
__2.2 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
__2.3 딥러닝 코드 분석
__2.4 ‘블랙박스’를 극복하려면?


[둘째 마당] 딥러닝의 동작 원리
3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
__3.1 선형 회귀의 정의
__3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
__3.3 최소 제곱법
__3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
__3.5 평균 제곱근 오차
__3.6 잘못 그은 선 바로잡기
__3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱근 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
__4.1 미분의 개념
__4.2 경사 하강법의 개요
__4.3 학습률
__4.4 코딩으로 확인하는 경사 하강법
__4.5 다중 선형 회귀란?
__4.6 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
__5.1 로지스틱 회귀의 정의
__5.2 시그모이드 함수
__5.3 오차 공식
__5.4 로그 함수
__5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
__5.6 여러 입력 값
... 펼처보기

출판사 리뷰

누구나 쉽고 빠르게
나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다!

[기초] 딥러닝 동작 원리 배우기
딥러닝 실행에 필요한 환경을 갖춘 다음 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 역전파 같은 딥러닝의 기본 동작 원리를 배웁니다.

[실습] 딥러닝 내 것으로 만들기
폐암 수술 환자의 생존율 예측하기, 피마 인디언의 당뇨병 예측하기, 아이리스 품종 예측하기, 초음파 광물 예측하기, 와인의 종류 예측하기, 보스턴 집값 예측하기 프로젝트를 실습하며 딥러닝 이론을 어떻게 여러 분야에 적용하는지 확인합니다.

[활용 및 심화] 딥러닝 정복하기
지금까지 배운 내용을 활용하여 CNN, RNN 같은 좀 더 복잡한 딥러닝을 실행해 봅니다. 그리고 심화 학습에서 오차 역전파와 신경망, 고급 경사 하강법 등의 깊이 있는 개념을 수식과 함께 다룹니다.

추천평

저자 특유의 꼼꼼함과 세심함으로 현실적이면서도 다양한 예제를 명확하고 친절하게 제공합니다.
- 김지혜 (콜로라도 대학교 의학과 교수)

다양한 분야의 사례를 친절히 제시해서 ‘나의 사례’에 적합한 딥러닝 모델을 구축하는 데 필요한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
- 이금실 (장안대학교 관광경영과 교수)

어려울 것만 같은 딥러닝을 이해하기 쉽게 풀어서 설명해줌으로써 누구나 딥러닝 세계에 빠져들어갈 수 있게 도와줍니다.
- 권경빈 (인디애나대학교 교육공학과 교수)

처음 딥러닝을 접하는 사람도 이해할 수 있게 친절하게 설명하며 실질적이고 다양한 데이터를 다룹니다. - 임성진 (외과 전문의)

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