골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛
텐서플로 코드로 맛보는 CNN, AE, GAN, RNN, DQN (+Inception)
한빛미디어
2017년 09월 29일 출간
국내도서 : 2017년 09월 25일 출간
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작품소개
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텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념!
이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.
1장. 딥러닝과 텐서플로의 만남
__1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝
__1.2 왜 텐서플로인가?
2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북
__2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기
__2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기
__2.3 주피터 노트북
3장. 텐서플로 프로그래밍 101
__3.1 텐서와 그래프 실행
__3.2 플레이스홀더와 변수
__3.3 선형 회귀 모델 구현하기
4장. 기본 신경망 구현
__4.1 인공신경망의 작동 원리
__4.2 간단한 분류 모델 구현하기
__4.3 심층 신경망 구현하기
5장. 텐서보드와 모델 재사용
__5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기
__5.2 텐서보드 사용하기
__5.3 더 보기
6장. 헬로 딥러닝, MNIST
__6.1 MNIST 학습하기
__6.2 드롭아웃
__6.3 matplotlib
7장. 이미지 인식의 은총알, CNN
__7.1 CNN 개념
__7.2 모델 구현하기
__7.3 고수준 API
__7.4 더 보기
8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
__8.1 오토인코더 개념
__8.2 오토인코더 구현하기
9장. 딥러닝의 미래, GAN
__9.1 GAN 기본 모델 구현하기
__9.2 원하는 숫자 생성하기
__9.3 더 보기
10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
__10.1 MNIST를 RNN으로
__10.2 단어 자동 완성
__10.3 Sequence to Sequence
__10.4 더 보기
11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
__11.1 자료 준비
__11.2 학습시키기
__11.3 예측 스크립트
__11.4 더 보기
12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
__12.1 DQN 개념
__12.2 게임 소개
__12.3 에이전트 구현하기
__12.4 신경망 모델 구현하기
__12.5 학습시키기
__12.6 더 보기
__1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝
__1.2 왜 텐서플로인가?
2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북
__2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기
__2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기
__2.3 주피터 노트북
3장. 텐서플로 프로그래밍 101
__3.1 텐서와 그래프 실행
__3.2 플레이스홀더와 변수
__3.3 선형 회귀 모델 구현하기
4장. 기본 신경망 구현
__4.1 인공신경망의 작동 원리
__4.2 간단한 분류 모델 구현하기
__4.3 심층 신경망 구현하기
5장. 텐서보드와 모델 재사용
__5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기
__5.2 텐서보드 사용하기
__5.3 더 보기
6장. 헬로 딥러닝, MNIST
__6.1 MNIST 학습하기
__6.2 드롭아웃
__6.3 matplotlib
7장. 이미지 인식의 은총알, CNN
__7.1 CNN 개념
__7.2 모델 구현하기
__7.3 고수준 API
__7.4 더 보기
8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
__8.1 오토인코더 개념
__8.2 오토인코더 구현하기
9장. 딥러닝의 미래, GAN
__9.1 GAN 기본 모델 구현하기
__9.2 원하는 숫자 생성하기
__9.3 더 보기
10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
__10.1 MNIST를 RNN으로
__10.2 단어 자동 완성
__10.3 Sequence to Sequence
__10.4 더 보기
11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
__11.1 자료 준비
__11.2 학습시키기
__11.3 예측 스크립트
__11.4 더 보기
12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
__12.1 DQN 개념
__12.2 게임 소개
__12.3 에이전트 구현하기
__12.4 신경망 모델 구현하기
__12.5 학습시키기
__12.6 더 보기
이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝!
“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”
_ ‘서문’ 중에서
★ 주요 내용
● 텐서플로 프로그래밍 101
● 기본 신경망 구현
● 텐서보드와 모델 재사용
● 헬로 딥러닝, MNIST
● 이미지 인식의 은총알, CNN
● 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
● 딥러닝의 미래, GAN
● 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
● 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
● 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
예제 소스: https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials
인물정보
저자 김진중은 (주)야놀자 전략기술연구소장이다. 그 전에는 (주)옐로트래블 기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일 부사장 등을 지냈다.
골빈해커라는 닉네임으로 네트에 살고 있으며, 요즘은 딥러닝으로 골을 채우는 중이다(Loading...42%)
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