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    파이썬, 케라스로 배우는 대소니의 딥러닝 기초

    파이썬, 케라스로 배우는 대소니의 딥러닝 기초

    • 김철우 저
    • 디지털북스
    • 2018년 04월 05일
    • 정가
      23,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9788960882263 320쪽 188 x 257 (㎜)

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    출판사 리뷰

    아무것도 몰라도 시작할 수 있는 최고의 머신러닝 교재입니다. 파이썬으로 프로그래밍의 기초 지식을 키우고 객체지향 개념과 개발능력을 배웁니다. 데이터를 다루는 최고의 방법들을 제공함으로서 데이터를 정의하고 가공하고 시각화하고 변형할 수 있습니다. 케라스로 머신러닝의 핵심 개념을 이해하고 최근 많이 사용되는 최신의 모델들을 예제로 사용합니다. 단계별로 퀴즈 문제를 제공하여 자신만의 인공지능 머신을 만들어 낼 수 있습니다.

    저자 소개

    김철우

    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
    • 인기지수 : 26
    최근저서

    자바 개발자로 시작하여 세상을 밝히는 프로그램의 길을 즐겁게 가고자 하는 많은 이들 중에서 한 사람입니다. 모바일을 중심으로 하는 세상의 변화와 도전에 흥미를 느끼고 좋은 서비스와 좋은 기술을 함께 나누기를 즐겨합니다. 현재는 외국계 보험사에서 IT 개발팀에서 근무하면서 웹기반의 영업지원 시스템들과 모바일 프로젝트에 참여하고 있습니다. 개인적으로는 관심사가 비슷한 분들과 함께 팀을 이루어 하이브리드 앱과 아이폰 앱을 개발하고 있습니다.

    목차

    PART 1 머신러닝 개요

    Chapter 1 머신러닝 소개
    Chapter 2 머신러닝의 세상

    PART 2 환경만들기

    Chapter 1 윈도우에 GPU기반 케라스 설치
    Chapter 2 맥북에 GPU기반 케라스 설치

    PART 3 파이썬 살펴보기

    Chapter 1 파이썬 소개
    Chapter 2 파이썬 작성하기
    Chapter 3 데이터를 표현하는 방법
    Chapter 4 데이터를 연산하기
    Chapter 5 조건에 따라 다르게 처리하기
    Chapter 6 반복적으로 처리하기
    Chapter 7 데이터와 함수 그리고 객체
    Chapter 8 클래스와 인스턴스의 차이
    Chapter 9 객체지향 프로그래밍과 모듈화
    Chapter 10 오류없는 프로그래밍

    PART 4 데이터 분석과 가공하기

    Chapter 1 대량의 데이터를 생성하고 연산하기 (numpy)
    Chapter 2 데이터셋을 생성하고 분석하기 (pandas)
    Chapter 3 데이터를 시각화하기 (matplotlib)

    PART 5 케라스 살펴보기

    Chapter 1 케라스 소개
    Chapter 2 데이터 다루기
    Chapter 3 모델 만들기
    Chapter 4 학습하고 평가하기

    PART 6 영상처리 들어가기

    Chapter 1 영상처리 분야
    Chapter 2 신경망과 역전파
    Chapter 3 이미지 분리, 멀티 분류, 활성함수
    Chapter 4 CNN 모델
    Chapter 5 실용적인 분류 모델 (VGGNet, Resnet, Inception)
    Chapter 6 모델을 시각화 방법
    Chapter 7 앙상블 모델
    Chapter 8 이미지 데이터 변형하기
    Chapter 9 과최적화와 하이퍼파라미터 튜닝 (Image Augmentation)
    Chapter 10 이미지 디텍션과 세그멘테이션
    Chapter 11 텐서보드 이용한 데이터 시각화하기

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