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[ 우분투 설치 PC에서만 사용 가능 ]
후지타 카즈야, 다카하라 아유무 저/이기홍 | 길벗 | 2017년 12월 28일 | 원서 : 實裝ディ-プラ-ニング 리뷰 총점8.5 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
출간일 2017년 12월 28일
쪽수, 무게, 크기 300쪽 | 710g | 188*235*20mm
ISBN13 9791160503760
ISBN10 1160503761

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책소개

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목차

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저자 소개 (3명)

저 : 후지타 카즈야 (Kazuya Fujita,ふじた かずや,藤田 一彌)
니가타 현에서 태어나 니가타대학 교육학부 수학과를 졸업한 후, 니가타 현 공립중학교에서 수학 교사로 근무했다. 그 후 IT 시스템 회사에 근무하면서 웹 시스템을 개발하고 관공서 등의 통계 업무를 담당했다. 2004년에 주식회사 포워드 네트워크를 설립, 대표이사로 취임했다. 니가타 현에서 태어나 니가타대학 교육학부 수학과를 졸업한 후, 니가타 현 공립중학교에서 수학 교사로 근무했다. 그 후 IT 시스템 회사에 근무하면서 웹 시스템을 개발하고 관공서 등의 통계 업무를 담당했다. 2004년에 주식회사 포워드 네트워크를 설립, 대표이사로 취임했다.
저 : 다카하라 아유무 (Ayumu Takahara,たかはら あゆむ,高原 步)
요코하마 상과대학의 상학부를 졸업한 후 IT 대기업에서 근무했다. 현재는 주식회사 포워드 네트워크에 입사하여, Hadoop 인정 개발자(CCDH), Hadoop 인정 관리자(CCAH) 자격을 보유하고 빅데이터를 해석하는 업무 등을 맡고 있다. 요코하마 상과대학의 상학부를 졸업한 후 IT 대기업에서 근무했다. 현재는 주식회사 포워드 네트워크에 입사하여, Hadoop 인정 개발자(CCDH), Hadoop 인정 관리자(CCAH) 자격을 보유하고 빅데이터를 해석하는 업무 등을 맡고 있다.
카네기멜론 대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그 대학교 Finance Ph.D, CFA, FRM이며 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서(공저)로는 『엑셀 VBA로 ... 카네기멜론 대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그 대학교 Finance Ph.D, CFA, FRM이며 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서(공저)로는 『엑셀 VBA로 쉽게 배우는 금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초 해석학』(길벗, 2018)과 에이콘출판사에서 펴낸 『핸즈온 머신러닝?딥러닝 알고리즘 트레이딩』(2019), 『실용 최적화 알고리즘』(2020), 『초과 수익을 찾아서 2/e』(2020), 『자산운용을 위한 금융 머신러닝』(2020) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

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책 속으로

---「옮긴이의 말」중에서

출판사 리뷰

딥러닝, 케라스로 더 쉽고 빠르게 구현하자!

케라스로 더 쉽게 구현하자!
케라스는 공식 문서에서 “30초면 시작한다”라고 할 만큼 사용법이 간단합니다. 이미지 분류와 물체 검출을 단계별로 쉽고 빠르게 케라스로 구현해 봅니다.

강화 학습을 경험하자!
게임, 자율 주행, 금융 데이터 분석 등에서 많이 활용되는 강화 학습을 이용해 스스로 삼목 게임을 학습하는 컴퓨터를 만들어 봅니다.

실습하면서 원리를 익히자!
학습에 필요한 주요 개념을 간결하게 배우고 예제를 실습하며 핵심 원리를 익힙니다.

이 책에서 다루는 내용
- 우분투 설치부터 CUDA, cuDNN, 케라스 설치와 같은 딥러닝 실습 환경 구축
- 전결합 신경망, 합성곱 신경망(CNN), 활성화 함수, 경사 하강법, 오차역전파법과 같은 핵심 이론
- VGG-16, ResNet-152를 이용한 이미지 클래스 분류 및 예측 정확도 향상 기법
- 23층, 26층 네트워크를 이용한 물체 검출
- 삼목 게임을 스스로 학습하는 강화 학습(DQN)

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