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    파이썬 딥러닝 텐서플로

    파이썬 딥러닝 텐서플로

    • 오승환,이경록,김태헌,홍재권 저
    • 정보문화사
    • 2021년 06월 30일
    • 정가
      27,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9788956749099 432쪽 830g 187 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰

    텐서플로와 딥러닝, 최적의 입문서!

    이 책은 최근 딥러닝 경향이 반영된 다양한 텐서플로 실습 예제를 담고 있다. 텐서플로는 여러 프레임워크 중에서도 입문자가 직관적으로 이해하기 쉬운 편에 속한다. 텐서플로의 또 다른 장점은 자격증을 취득할 수 있다는 것이다. 객관적인 능력치를 확인할 수 있는 지표가 있기에 취업 준비생과 조직 내에서 역량을 개발하고자 하는 직장인들이 활용하기에 적합하다. 이 책에서는 텐서플로를 입문자를 위해 난이도를 맞춰 제시한다. 또한 구글 코랩 환경에서 실행할 수 있는 예제 코드를 통해 GPU가 탑재되지 않은 컴퓨터에서도 딥러닝 학습을 충분히 체험할 수 있도록 한다. 텐서플로와 딥러닝 입문자가 공부하기에 최적의 입문서라고 할 수 있다. 디지털 트랜스포메이션 시대에 데이터 분석과 엔지니어 등 기업이 요구하는 인재로 거듭나기 위해서, 딥러닝에 대한 지식은 꼭 갖추고 있어야 할 필수 소양이다. 이 책은 기본 개념부터 활용법까지 직접 코딩을 진행하는 실습을 통과하면서 자연스럽게 텐서플로를 공부하고 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 따라서 비전공자, 비직무 직원도 부담 없이 따라올 수 있다. 이 책은 데이터 분석의 인재로 거듭나는 데 좋은 발판이자 밑거름이 되어줄 것이다. 접기

    저자 소개

    오승환,이경록,김태헌,홍재권

    저자 : 오승환
    건축을 전공하고, MBA를 거쳐 금융 및 테크 기업에서 근무했다. 취미로 AI에 입문했으나 깊이를 더하면서, AI 스타트업을 창업하여 필드에서 활약하고 있다. 인공지능 강사로도 활동하고 있으며, 저서로는 ‘파이썬 머신러닝 판다스 데이터분석’, ‘파이썬 100제’ 등이 있다.

    저자 :이경록
    경제학을 전공한 비전공자이며 독학으로 입문했다. 블로그 ‘테디노트(teddylee777.github.io)’와 유튜브를 운영 중이며, 입문자를 위한 데이터 사이언스 콘텐츠를 공유하고 있다. 현재 강의 및 크리에이터로 활동하면서 행복하게 살고 있다.

    저자 :김태헌
    교육공학을 전공하고, 기업에서 HRD를 담당하고 있다. 호기심으로 시작한 머신러닝에 흥미를 느껴 AI Educator를 부캐로 만들었다. 유튜브 ‘퇴근 후 딴짓’에서 머신러닝/딥러닝 콘텐츠를 공유하고 있고, 캐글스터디를 운영하며 다양한 사람들과 함께 매일 성장하고 있다.

    저자 :홍재권
    기계정보공학을 전공하고 현재 산업차량 무인화 파트에서 일하고 있다. 알파고를 보고 딥러닝에 입문하였으며, 특히 최신 논문 리뷰 및 구현에 관심이 많다. 현재 강화 학습 관련 유튜브 채널을 운영하고 있다.

    목차

    PART 01 개발 환경 구축
    01 구글 코랩
    02 구글 코랩 설치
    03 구글 코랩 실행
    04 예제 코드 복사하기

    PART 02 텐서플로(TensorFlow)
    01 텐서플로
    02 텐서플로2 주요 특징
    03 텐서플로 자료구조
    04 인덱싱(indexing)
    05 형태 변환(tf.reshape)
    06 변수(tf.Variable)
    07 자동 미분(Automatic Differentiation)

    PART 03 케라스(Keras)
    01 딥러닝 준비
    02 단순 신경망 훈련
    03 심층 신경망으로 이미지 분류
    04 모델 세부 설정
    05 콜백(Callback)
    06 모델 저장 및 불러오기
    07 복잡한 모델 생성
    08 사용자 정의
    09 텐서플로 데이터셋
    10 tf.data.Dataset 클래스

    PART 04 합성곱 신경망(CNN)
    01 합성곱 신경망
    02 간단한 모델 생성
    03 복잡한 모델 생성
    04 위성 이미지 분류
    05 개/고양이 분류
    06 객체 탐지(Object Detection)
    07 이미지 분할(Segmentation)
    08 Knowledge Distillation
    09 GAN
    10 Style Transfer
    11 Grad CAM

    PART 05 순환신경망
    01 순환신경망
    02 알고리즘
    03 순환신경망 활용
    04 자연어 처리(NLP)
    05 트랜스포머
    06 ViT

    PART 06 강화 학습(Reinforcement Learning)
    01 강화 학습
    02 환경 구성
    03 Grid World에서 강화 학습 - Frozen Lake
    04 연속 환경 - Cartpole
    05 정리

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