콘텐츠 바로가기
본문 바로가기

YES24 카테고리 리스트

YES24 유틸메뉴

Global YES24안내보기

Global YES24는?

K-POP/K-Drama 관련상품(음반,도서,DVD)을
영문/중문 으로 이용하실 수 있습니다.

Korean wave shopping mall, sell the
K-POP/K-Drama (CD,DVD,Blu-ray,Book) We aceept PayPal/UnionPay/Alipay
and support English/Chinese Language service

English

作为出售正规 K-POP/K-Drama 相关(CD,图书,DVD) 韩流商品的网站, 支持 中文/英文 等海外结账方式

中文

검색


어깨배너

2월 혜택 모음
1/6

빠른분야찾기



케라스로 구현하는 딥러닝
미리보기 공유하기
소득공제

케라스로 구현하는 딥러닝

예제를 따라 하며 배우는 딥러닝 인공신경망

김성진 | 한빛미디어 | 2022년 04월 01일 리뷰 총점9.6 정보 더 보기/감추기
내용
4.8점
편집/디자인
4.8점
회원리뷰(8건) | 판매지수 1,134 판매지수란?
상품 가격정보
정가 30,000원
판매가 27,000 (10% 할인)
YES포인트
배송안내
배송안내 바로가기

구매 시 참고사항
구매 시 참고사항

판매중

수량
  • 국내배송만 가능
  • 최저가 보상
  • 문화비소득공제 신청가능
1/4
광고 AD

품목정보

품목정보
출간일 2022년 04월 01일
쪽수, 무게, 크기 488쪽 | 153*223*30mm
ISBN13 9791162245415
ISBN10 1162245417

관련분류

이 상품의 이벤트 (9개)

책소개

  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

초등학교 때 프로그래밍으로 도 대회에서 대상을 수상했다. 그때 열정을 살려 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사 학위를 받고 21년간 삼성전자에 다니면서 프로그래밍 역량을 높였다. 2015년에 미국으로 건너가 하버드 대학교에서 인공지능 소재 탐색 분야의 박사후연구원으로 근무했다. 2018년부터는 LG전자에서 인공지능 분야에 수석연구위원(상무)을 지냈고, 최근 인공지능을 스페이스 분야까지 확장하는 뷰메진의 CTO로 영입... 초등학교 때 프로그래밍으로 도 대회에서 대상을 수상했다. 그때 열정을 살려 서울대학교 컴퓨터공학부에서 박사 학위를 받고 21년간 삼성전자에 다니면서 프로그래밍 역량을 높였다. 2015년에 미국으로 건너가 하버드 대학교에서 인공지능 소재 탐색 분야의 박사후연구원으로 근무했다. 2018년부터는 LG전자에서 인공지능 분야에 수석연구위원(상무)을 지냈고, 최근 인공지능을 스페이스 분야까지 확장하는 뷰메진의 CTO로 영입되었다. 페이스북에서 『케라스로 구현하는 딥러닝』 커뮤니티(fb.com/groups/keras.py)를 운영하고 있다.

만든 이 코멘트

저자, 역자, 편집자를 위한 공간입니다. 독자들에게 전하고 싶은 말씀을 남겨주세요. 코멘트 쓰기
접수된 글은 확인을 거쳐 이 곳에 게재됩니다.
독자 분들의 리뷰는 리뷰 쓰기를, 책에 대한 문의는 1:1 문의를 이용해 주세요.

출판사 리뷰

코드로 빠르게 배우는 개발자용 딥러닝 입문서

『케라스로 구현하는 딥러닝』은 인공지능의 한 가지 방식만을 깊이 다루기보다는 누구나 인공지능을 쉽게 익힐 수 있도록 다양한 기초 방법을 실습하여 딥러닝의 큰 그림을 그릴 수 있도록 만들었다. 저자가 독자 옆에 앉아 빠르게 ‘함께 코딩해가며’ 설명한다는 느낌이 들도록 했으며, 코드는 설명 흐름에 맞춰 필요한 만큼씩 보여준다. 조각 코드로 공부한 다음 마지막에 전체 코드를 제시하여 한 번 더 정리할 수 있다. 이론은 큰 그림을 이해할 정도로 설명하고, 코드도 세세한 부분까지 설명하지는 않는다. 큰 그림과 동작하는 코드를 손에 넣은 후, 케라스 사용법 문서와 저자가 만든 케라스 깃허브를 참고해 코드를 주물러보며 케라스와 친해질 수 있다.

★이 책의 구성

이 책은 기본 편(0~8장)과 심화 편(9~11장)으로 구성되어 있다. 기본 편에서는 기본적인 인공신경망을 이해하고 구현하는 내용을 학습한다. 심화 편에서 응용을 포함하여 심화된 인공신경망 활용 방법을 알아본다.

〈기본 편〉

0장. 프롤로그
인공지능과 딥러닝 인공신경망의 개요를 알아본다. 그리고 인공신경망을 구현하는 케라스를 간단히 소개한다.

1장. 케라스 시작하기
케라스는 인공지능을 파이썬으로 구현하는 라이브러리이다. 케라스를 설치하는 방법과 간단한 인공신경망을 구현하는 예제를 다룬다.

2장. 케라스로 구현하는 ANN
ANN(인공신경망)은 두뇌의 신경망을 흉내 낸 인공지능 기술이다. ANN은 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 구성된다. 이 장에서는 ANN 구성에 필요한 요소를 이해하고 예제를 살펴보며 ANN 구현 방법을 익힌다.

3장. 케라스로 구현하는 DNN
DNN(심층신경망)은 은닉 계층을 여러 개 쌓아서 만든 인공신경망이다. 다수의 은닉 계층을 이용하는 DNN은 ANN에 비해 더 우수한 성능을 내며 적용 분야도 다양하다. 이 장에서는 DNN의 구성에 필요한 요소를 이해하고 케라스로 구현하는 방법을 익힌다.

4장. 케라스로 구현하는 CNN
CNN(합성곱신경망)은 영상 처리에 많이 활용되는 합성곱을 이용하는 신경망 기술이다. 합성곱에 사용되는 필터들은 학습을 통해 이미지 내의 특징점을 자동으로 추출한다. CNN은 이런 과정을 거쳐 기존에 수작업으로 찾던 특징점을 스스로 찾게 된다. 이 장에서는 CNN의 원리를 이해하고 케라스로 구현하는 방법을 알아본다.

5장. 케라스로 구현하는 RNN
RNN(순환신경망)은 계층의 출력이 순환하는 인공신경망이다. 재귀를 이용해 자기 계층의 출력 정보를 입력 신호로 다시 사용해 신경망의 성능을 높인다. 특히 문자열, 음성 등 시계열 정보의 예측에 많이 활용된다. 이 장에서는 RNN의 기본 개념을 이해하고 예제를 구현한다.

6장. 케라스로 구현하는 AE
AE(오토인코더)는 비지도학습 인공신경망이다. 비지도학습은 레이블 정보가 없는 데이터의 특성을 분석하거나 추출하는 데 사용한다. 비지도학습의 대표적인 방식인 AE의 목적은 입력 데이터의 특징점을 효율적으로 찾는다. 이 장에서는 AE의 원리를 이해하고 케라스로 구현하는 방법을 익힌다.

7장. 케라스로 구현하는 GAN
GAN(생성적적대신경망)은 경쟁을 통한 최적화를 수행하는 생성적 인공신경망이다. GAN 내부의 두 인공신경망이 상호 경쟁하면서 학습을 진행한다. 두 신경망 중의 하나는 생성망이고 다른 하나는 판별망이다. 이 장에서는 GAN의 개념을 소개하고 케라스로 구현하는 방법을 다룬다.

8장. 케라스로 구현하는 UNET
UNET(유넷)은 저차원과 고차원 정보를 모두 사용하여 이미지의 경계를 비롯한 특징을 추출하는 인공신경망이다. 차원 정보만 이용해 고차원으로 복원해나가는 AE와 달리 고차원 특징점도 함께 이용해 디코딩을 진행해 이미지의 특징점 추출에 용이하다. 이 장에서는 UNET의 개념을 이해하고 구현하는 방법을 익힌다.

〈심화 편〉
9장. 케라스 확장 기능
케라스를 이용하여 실제 문제에 인공지능을 활용할 때 생기는 문제를 효율적으로 처리하는 고급 기능을 다룬다. 종종 학습에 필요한 데이터가 충분하지 못한 경우가 있다. 이런 경우는 학습 데이터 수를 늘려주거나 기존에 학습된 인공신경망을 재활용해야 한다. 이 장에서는 인공지능 기술의 실전 활용을 위해 필요한 이미지 늘리기와 기존 망을 재사용하는 방법을 익힌다.
10장. 케라스로 구현하는 RL
RL(강화학습)은 행동 정책을 학습하는 인공신경망이다. 강화학습은 최고의 보상을 얻기 위해 인공지능 에이전트가 적절한 행동을 스스로 결정할 수 있도록 만드는 방식으로 바둑, 게임, 로봇 제어 등에 활용되고 있다. 이 장에서는 RL의 개념을 이해하고 예제를 통해 구현 방법을 배운다.
11장. 케라스로 구현하는 QAI
QAI(양자인공지능)는 양자컴퓨터를 이용하여 구현하는 인공지능이며 양자컴퓨터는 양자 효과를 활용하는 컴퓨팅 환경이다. 양자컴퓨터는 양자중첩과 양자얽힘 현상을 이용하여 계산을 빠르게 할 수 있다. 이 장에서는 QAI에 대한 기본 내용을 배우고 양자 프로그래밍 방법을 익힌다.

★ 대상 독자

실습 중심으로 딥러닝에 대한 감을 익히고 빠르게 결과물을 내고 싶은 개발자에게 추천한다. 더불어 인공지능, 인공신경망 구현에 관심이 있다면 누구나 이 책의 대상 독자이다.

추천평

이 책은 구성이 매우 알찬 딥러닝 입문서이다. 책에 나와 있는 다양한 예제를 따라 하다 보면 딥러닝에 대한 깊은 이해 없이도 아주 강력한 딥러닝 툴을 손쉽게 사용할 수 있다.
- 최준일(KAIST 교수)

대학원에서 '인문과 기술'이라는 융합 과목을 강의하면서 기술을 잘 모르는 비개발자, 타 전공자에게 인공지능 기술을 익히는 데 도움되는 책이 없을까 찾고 있던 차에 좋은 책이 나와서 기쁘다. 인공지능을 알고 싶고 구현하고자 하는 일반인에게도 일독을 권한다.
- 김용석(성균관대학교 교수)

이 책의 10장, 11장의 강화학습과 양자인공지능은 수준이 높은 최신 기술이지만, 책을 따라가다 보면 꽤 많은 문턱을 지나갈 수 있다. 많은 분이 이 책으로 AI의 현재와 미래에 대한 인사이트를 얻기 바란다.
- 김민수(신한AI 상무)

최근 인공지능이 널리 사용되면서 특히 딥러닝 분야에 관한 관심이 폭발적으로 늘었다. 많은 사람이 딥러닝을 어디서부터 어떻게 시작을 해야 할지 어려움을 느끼고 있는데, 이 책은 딥러닝에 입문하는 개발자의 답답함을 시원하게 해소해 준다.
- 고영웅(한림대학교 소프트웨어융합대학 교수)

이 책은 여러 분야를 넘나들며 저자가 다년간 산학연에서 쌓은 실전 노하우를 친절하고 재미있는 설명과 피부에 와닿는 예제로 풀어낸다. 입문자는 물론 시간에 쫓기는 현장의 프로그래머에게도 큰 도움이 되리라고 확신한다. 저 또한 미국 변리사로서 발명가, 프로그래머와 토론하고 특허화하는 데에 코드의 이해가 필요한데 이 책으로 큰 도움을 받았다.
- 김상훈(Meta Inventor LLC 대표, 미국 변리사)

코딩은 개략적인 설명을 이해하는 것도 중요하지만, 실제로 만져보고 다뤄보는 것만큼 이해도를 높이는 일은 없다. 인공지능 실무를 하든 하지 않든 인공지능이 궁금하다면, 일단 이 책을 따라 해보면서 이해도를 높여보기를 추천한다.
- 송진영(빅인사이트 데이터 분석가)

많은 기업이 인공지능에 기반을 둔 기술을 이용한다. 이러한 때에 누구나 쉽게 딥러닝을 접할 수 있는 이 책의 가치가 더욱 빛나는 것 같다. 처음 딥러닝을 시작하는 개발자나 다시 한번 내용을 정리하고 싶은 개발자에게 유용한 책이 될 것이다.
- 김성철(前 IBM Watson Research 연구원, 現 PsychoGenics 책임 데이터 과학자)

회원리뷰 (8건)

매주 10건의 우수리뷰를 선정하여 YES포인트 3만원을 드립니다.
3,000원 이상 구매 후 리뷰 작성 시 일반회원 300원, 마니아회원 600원의 YES포인트를 드립니다.
(CD/LP, DVD/Blu-ray, 패션 및 판매금지 상품, 예스24 앱스토어 상품 제외) 리뷰/한줄평 정책 자세히 보기
리뷰쓰기

8명의 YES24 회원이 평가한 평균별점

리뷰 총점9.6/ 10.0
내용 내용 점수 편집/디자인 편집/디자인 점수 정보 더 보기/감추기 내용
75% (6건)
5점
25% (2건)
4점
0% (0건)
3점
0% (0건)
2점
0% (0건)
1점
편집/디자인
75% (6건)
5점
25% (2건)
4점
0% (0건)
3점
0% (0건)
2점
0% (0건)
1점

한줄평 (0건)

1,000원 이상 구매 후 한줄평 작성 시 일반회원 50원, 마니아회원 100원의 YES포인트를 드립니다.
(CD/LP, DVD/Blu-ray, 패션 및 판매금지 상품, 예스24 앱스토어 상품 제외) 리뷰/한줄평 정책 자세히 보기
0/50

등록된 한줄평이 없습니다.

첫번째 한줄평을 남겨주세요.

배송/반품/교환 안내

배송 안내

배송 안내
배송 구분 YES24 배송
  •  배송비 : 무료배송
포장 안내

안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다.

고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다.

목적 : 안전한 포장 관리
촬영범위 : 박스 포장 작업

  • 포장안내1
  • 포장안내2
  • 포장안내3
  • 포장안내4

반품/교환 안내

※ 상품 설명에 반품/교환과 관련한 안내가 있는경우 아래 내용보다 우선합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)

반품/교환 안내
반품/교환 방법
  •  마이페이지 > 반품/교환 신청 및 조회, 1:1 문의, 고객만족센터(1544-3800), 중고샵(1566-4295)
  •  판매자 배송 상품은 판매자와 반품/교환이 협의된 상품에 한해 가능합니다.
반품/교환 가능기간
  •  출고 완료 후 10일 이내의 주문 상품
  •  디지털 콘텐츠인 eBook의 경우 구매 후 7일 이내의 상품
  •  중고상품의 경우 출고 완료일로부터 6일 이내의 상품 (구매확정 전 상태)
반품/교환 비용
  •  고객의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품 반송비용은 고객 부담임
  •  직수입양서/직수입일서중 일부는 변심 또는 착오로 취소시 해외주문취소수수료 20%를 부과할수 있음

    단, 아래의 주문/취소 조건인 경우, 취소 수수료 면제

    •  오늘 00시 ~ 06시 30분 주문을 오늘 오전 06시 30분 이전에 취소
    •  오늘 06시 30분 이후 주문을 익일 오전 06시 30분 이전에 취소
  •  박스 포장은 택배 배송이 가능한 규격과 무게를 준수하며, 고객의 단순변심 및 착오구매일 경우 상품의 반송비용은 박스 당 부과됩니다.
반품/교환 불가사유
  •  소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
  •  소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 : 예) 화장품, 식품, 가전제품, 전자책 단말기 등
  •  복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예) CD/LP, DVD/Blu-ray, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
  •  소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우
  •  디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
  •  eBook 대여 상품은 대여 기간이 종료 되거나, 2회 이상 대여 했을 경우 취소 불가
  •  중고상품이 구매확정(자동 구매확정은 출고완료일로부터 7일)된 경우
  •  LP상품의 재생 불량 원인이 기기의 사양 및 문제인 경우 (All-in-One 일체형 일부 보급형 오디오 모델 사용 등)
  •  시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
  •  전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
소비자 피해보상
  •  상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
환불 지연에 따른 배상
  •  대금 환불 및 환불 지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리
맨위로
예스이십사(주)
서울시 영등포구 은행로 11, 5층~6층(여의도동,일신빌딩) 대표 : 김석환   개인정보보호책임자 : 권민석 yes24help@yes24.com 사업자등록번호 : 229-81-37000   통신판매업신고 : 제 2005-02682호 사업자 정보확인 호스팅 서비스사업자 : 예스이십사(주)
YES24 수상내역 정보보호 관리체계 ISMS인증획득 개인정보보호 우수사이트
소비자피해보상보험 서울보증보험
고객님은 안전거래를 위해 현금 등으로 결제 시 저희 쇼핑몰에서 가입한 구매안전서비스를 이용하실 수 있습니다. 서비스가입사실 확인
EQUUS12