케라스로 구현하는 딥러닝

예제를 따라 하며 배우는 딥러닝 인공신경망

김성진 지음

한빛미디어 2022년 04월 11일 출간 종이책 : 2022년 04월 01일 출간

작품소개

책소개

예제를 따라 하며 배우는 딥러닝 인공신경망

이 책은 케라스로 인공신경망을 구현하는 방법을 알려준다. 복잡한 수식 없이 실무에 적용할 수 있는 실용적인 예제로 다양한 딥러닝 모델(ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET, RL, QAI)을 다룬다. 인공신경망의 기본 개념부터 심화 기능, 강화학습, 양자인공지능까지 다양한 딥러닝 알고리즘을 맛볼 수 있다. 코드로 딥러닝에 대한 감을 익히고 빠르게 결과물을 만들고 싶은 분께 추천한다.

목차

〈기본 편〉

0장. 프롤로그
__0.1 인공지능과 인공신경망
____0.1.1 인공지능의 역사
____0.1.2 머신러닝과 딥러닝
____0.1.3 인공신경망 개요
__0.2 케라스 소개
____0.2.1 케라스 2의 주요 특징

1장. 케라스 시작하기
__1.1 우분투에서 케라스 설치하기
____1.1.1 아나콘다 파이썬 배포판 설치
____1.1.2 아나콘다를 이용한 케라스 설치
____1.1.3 케라스에서 GPU 사용을 위한 CUDA/cuDNN 설치
__1.2 윈도우에서 케라스 설치하기
____1.2.1 아나콘다 파이썬 배포판 설치
____1.2.2 아나콘다를 이용한 케라스 설치
__1.3 주피터 설치하기
__1.4 케라스 사용하기
____1.4.1 실습 내용 소개
____1.4.2 텍스트 모드 실습
____1.4.3 주피터 모드 실습
__1.5 케라스 기능
__1.6 마치며

2장. 케라스로 구현하는 ANN
__2.1 ANN 원리
____2.1.1 ANN 개념
____2.1.2 ANN 구조
____2.1.3 ANN 활용
____2.1.4 ANN 구현 방법 및 단계
__2.2 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현
____2.2.1 분류 ANN을 위한 인공지능 모델 구현
____2.2.2 분류 ANN에 사용할 데이터 가져오기
____2.2.3 분류 ANN 학습 결과의 그래프 구현
____2.2.4 분류 ANN 학습 및 성능 분석
__2.3 결과 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현
____2.3.1 회귀 ANN 모델링
____2.3.2 학습과 평가용 데이터 가져오기
____2.3.3 회귀 ANN 학습 결과 그래프 구현
____2.3.4 회귀 ANN 학습 및 성능 분석
__2.4 마치며

3장. 케라스로 구현하는 DNN
__3.1 DNN 원리
____3.1.1 DNN 개념과 구조
____3.1.2 경사도 소실 문제와 ReLU 활성화 함수
____3.1.3 DNN 구현 단계
__3.2 필기체를 분류하는 DNN 구현
____3.2.1 기본 매개변수 설정
____3.2.2 DNN 모델 구현
____3.2.3 데이터 준비
____3.2.4 학습 및 성능 평가
__3.3 컬러 이미지를 분류하는 DNN 구현
____3.3.1 데이터 가져오기
____3.3.2 DNN 모델링
____3.3.3 학습 효과 분석
____3.3.4 학습 및 성능 평가
__3.4 마치며

4장 케라스로 구현하는 CNN
__4.1 CNN 원리
__4.2 필기체를 분류하는 CNN 구현
____4.2.1 분류 CNN 모델링
____4.2.2 분류 CNN을 위한 데이터 준비
____4.2.3 분류 CNN 학습 효과 분석
____4.2.4 분류 CNN 학습 및 성능 평가
__4.3 컬러 이미지를 분류하는 CNN 구현
____4.3.1 분류 CNN 패키지 가져오기
____4.3.2 분류 CNN 모델링
____4.3.3 분류 CNN을 위한 데이터 준비
____4.3.4 분류 CNN의 학습 및 성능 평가를 위한 머신 클래스
____4.3.5 분류 CNN의 학습 및 성능 평가 수행
__4.4 마치며

5장 케라스로 구현하는 RNN
__5.1 RNN 원리
____5.1.1 RNN의 개념과 구조
____5.1.2 LSTM 구조 및 동작
__5.2 문장을 판별하는 LSTM 구현
____5.2.1 라이브러리 패키지 가져오기
____5.2.2 데이터 준비
____5.2.3 모델링
____5.2.4 학습 및 성능 평가
__5.3 시계열 데이터를 예측하는 LSTM 구현
____5.3.1 라이브러리 패키지 가져오기
____5.3.2 코드 실행 및 결과 보기
____5.3.3 학습하고 평가하기
____5.3.4 LSTM 시계열 데이터 회귀 모델링
____5.3.5 데이터 가져오기
__5.4 마치며

6장 케라스로 구현하는 AE
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작가정보

저자(글) 김성진

저자 : 김성진
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.