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컴퓨터 비전과 딥러닝
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컴퓨터 비전과 딥러닝

텐서플로와 케라스를 사용한 전문 가이드

라쟈링가파 샨무갸마니 저/테크 트랜스 그룹 T4 | 에이콘출판사 | 2018년 08월 31일 | 원서 : Deep Learning for Computer Vision: Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 4557 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 08월 31일
쪽수,무게,크기 344쪽 | 767g | 188*235*22mm
ISBN13 9791161752006
ISBN10 1161752005

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책소개

딥러닝은 인공 지능에 혁명을 일으키고 있으며 앞으로 수십 년 동안 강렬하게 세상을 바꿀 기술이다. 심층 학습을 기반으로 한 인공 지능은 산업혁명과 비슷한 수준의 영향을 미칠 수 있다. 딥러닝은 현실상에서는 산업 혁명과 기계와 마찬가지로 산업 생산성을 향상시키고 많은 인류의 생활 수준을 높여줄 것이다. 컴퓨터 비전을 위해 활용될 수 있는 딥러닝에 대한 기본 지식들을 파악하게 되고, 딥러닝의 강력한 힘과 많은 애플리케이션을 지원하기 위한 내용에 대해서 알게 될 것이다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 라쟈링가파 샨무갸마니

Rajalingappaa Shanmugamani 현재 SAP 싱가포르에서 딥러닝 분야의 리더로 일하고 있다. 이전에는 컴퓨터 비전 제품 개발을 위해 여러 신생 기업에서 근무하고 컨설팅해왔다. 인도 공과 대학(Indian Institute of Technology, Madras)에서 석사 학위를 받았으며, 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션 산업에 관한 논문을 저술했다. 저널 및 콘퍼런스에서 동료 논문 검토를 했으며, 머신 러닝 분야에서 몇몇 특허를 보유했다. 여가에는 프로그래밍과 머신 러닝을 학생과 엔지니어에게 가르친다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 테크 트랜스 그룹 T4

최신 IT 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용해 프레임워크를 구축하는 데 관심이 많으며, 스프링Spring, React.js, Node.js, OpenCV, ML 등의 기술에 주목하고 있다. 오픈소스 기반의 플랫폼 개발 및 활용도 주요 관심 분야다. 에이콘출판사에서 펴낸 『구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석 3/e』(2017), 『추천 엔진을 구축하기 위한 기본서』(2017) 등을 번역했다.

목차

1장. 시작하기
딥러닝 이해하기
퍼셉트론
활성화 함수
인공 신경망
원-핫 인코딩
신경망 학습
텐서플로 플레이그라운드 살펴보기
컨볼루션 신경망
순환 신경망
LSTM
컴퓨터 비전을 위한 딥러닝
분류
검출 또는 로컬라이제이션 및 분할
유사도 학습
이미지 캡셔닝
생성 모델
동영상 분석
개발 환경 설정하기
하드웨어 및 운영체제
소프트웨어 패키지 설치하기
요약

2장. 이미지 분류
텐서플로에서 MNIST 모델 훈련하기
MNIST 데이터셋
MNIST 데이터 로드하기
퍼셉트론 구축하기
다중 레이어 컨볼루션 신경망 구축하기
케라스에서 MNIST 모델 훈련시키기
데이터셋 준비하기
모델 구축하기
그 외 일반적으로 사용되는 이미지 테스트 데이터셋
CIFAR 데이터셋
패션-MNIST 데이터셋
ImageNet 데이터셋 및 대회
더 깊은 딥러닝 모델
AlexNet 모델
VGG-16 모델
구글 인셉션-V3 모델
마이크로소프트 ResNet-50 모델
SqueezeNet 모델
공간 변환 네트워크
DenseNet 모델
개와 고양이를 예측하는 모델 훈련시키기
데이터 준비하기
간단한 CNN으로 벤치마킹하기
데이터셋 확장하기
모델의 전이 학습 또는 미세 조정
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

케라스와 텐서플로에 대한 환경 설정
애완동물 분류 제약 사항을 고려한 이미지 분류와 딥러닝 모델 훈련 방법 학습
모델의 심층 레이어 이해
이미지 추출 문제를 해결하기 위한 사전 훈련된 모델의 사용 방법
검출 방법 이해와 보행자 검출 적용
이미지 캡션 방법의 학습 및 구현
GAN을 사용해 이미지를 생성할 수 있는 모델 훈련
동영상 분류 방법의 확인 및 실제 구현
다양한 플랫폼에 실제 훈련된 모델 적용

이 책의 대상 독자

분류, 검출, 검색, 분할, 생성, 자막 및 동영상 분류와 같은 컴퓨터 비전 문제에 대한 심층적 학습 방법을 알고 싶은 독자나 적은 데이터, 불균형 클래스, 소음과 같은 다양한 제약 조건에서도 높은 정확도를 달성하는 방법을 이해하길 원하는 독자에게 적합한 책이다.
이와 더불어 훈련된 모델을 다양한 플랫폼(AWS, 구글 클라우드, 라즈베리 파이, 휴대전화)에서 사용하는 방법을 알고 싶은 독자에게도 추천한다. 이 책을 모두 읽고 나면, 독자는 인물 검출, 얼굴 인식, 제품 검색, 의료 이미지 분할, 이미지 생성, 이미지 캡션, 동영상 분류 등의 문제에 대한 코드를 개발할 수 있게 될 것이다.

다양한 애플리케이션 프로그램을 위한 컴퓨터 비전 기술을 배우고 싶어 하는 독자를 대상으로 하며, 독자에게 컴퓨터 비전 기반 제품을 개발할 수 있는 도구와 기술을 제공한다. 실용적인 예제들을 통해 비전 관련 이론을 확인할 수 있다..

컴퓨터 비전은 컴퓨터에 시각을 부여해 이미지를 분석함으로써 유용한 정보를 생성하는 기술이다. 비전 기술은 컴퓨터나 로봇 등을 통해 얼굴, 건물 등의 다양한 객체를 인식하는 데 응용되며, 인공지능 기술이 발전하면서 객체 인식 기술의 진화 속도는 빨라지고 있다.

컴퓨터가 사물을 정확하게 인식해 유용한 정보를 제공할 수 있게 되면서 컴퓨터 인터페이스에 변혁이 일어나고 있다. 아이폰 X에는 얼굴을 인식하는 기능인 페이스 ID가 탑재됐고, 스마트폰의 카메라를 이용한 신용카드 스캔 등의 기술이 실제로 적용되고 있다.

컴퓨터 비전을 구현하기 위한 사용자의 프로젝트에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 시작하길 원하더라도, 어디서부터 시작해야 할지 다소 막막할 수 있다. 컴퓨터 비전 엔지니어라 해도, 심도 있게 접근하거나 더 많은 내용을 배우려면 많은 기술을 알아야 한다. 이와 같은 목적을
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추천평

딥러닝은 인공지능에 혁명을 일으키고 있으며, 앞으로 수십 년 동안 강렬하게 세상을 바꿀 기술이다. 심층 학습을 기반으로 한 인공지능은 산업혁명과 비슷한 수준의 영향을 미칠 수 있다.
딥러닝은 미래에 대한 흥분과 더불어 두려움을 만들어냈다. 그렇지만 딥러닝은 현실상에서는 산업혁명과 기계와 마찬가지로 산업 생산성을 향상시키고 많은 인류의 생활 수준을 높여줄 것이다.

물론, 직업을 대체하기보다는 더 양질의 일자리를 더 많이 만들어낼 것이다. 이것이야말로 이 책이 중요하고 시기적절한 이유이기도 하다. 이 책의 독자들은 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝에 대해 파악하게 되고, 딥러닝의 강력한 힘과 많은 애플리케이션에 대해 알게 될 것이다. 이 책은 독자들에게 앞으로 수십 년 동안 급속도로 성장할 거대 산업에 대한 기초 내용을 제공할 것이다.
저자 라쟈링가파는 컴퓨터 비전과 관련된 여러 프로젝트에서 나와 함께 작업했던 훌륭한 연구원이다. 그는 의류 검색을 위한 복잡한 컴퓨터 비전 및 딥러닝 시스템을 설계하고 제공한 수석 엔지니어였으며, 해당 프로젝트는 실제로도 크게 성공을 거뒀다. 그의 강점 중 하나는 복잡한 문제에 대한 최첨단 연구 내용을 실제 상황에 적용할 수 있다는 것이며, 복잡한 아이디어를 분해하고 간단하게 설명할 수 있다. 라쟈링가파는 훌륭한 직업윤리를 가지고 있으며 매우 야침 차다. 딥러닝을 사용하는 컴퓨터 비전의 최신 기술들에 대한 내용을 정리했으며, 이러한 정리 내용은 많은 사람이 쉽게 할 수 있는 것이 아니다. 이 책은 라쟈링가파의 큰 결과물들을 정리한 것이며, 독자들은 앞으로 수년 동안 이 결과물을 잘 사용함으로써 많은 혜택을 얻을 수 있을 것이다. - 스티븐 무어 (싱가포르 이모션리더 최고 기술 책임자)

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