본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문

개념, 수식, 코딩 순서대로 정면 돌파! | 대표 문제 4가지! 내 손으로 직접, 내 눈으로 직접! 확인하며 배운다!
박해선 지음
이지스퍼블리싱

2019년 09월 27일 출간

종이책 : 2019년 09월 20일 출간

(개의 리뷰)
( 0% 의 구매자)
eBook 상품 정보
파일 정보 pdf (19.31MB)
ISBN 9791163031109
듣기(TTS) 가능
TTS 란?
텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.
  • 전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를​ 읽을 수 있습니다.
  • 전자책 화면에 표기된 주석 등을 모두 읽어 줍니다.
  • 이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.
  • '교보 ebook' 앱을 최신 버전으로 설치해야 이용 가능합니다. (Android v3.0.26, iOS v3.0.09,PC v1.2 버전 이상)
소득공제
소장
정가 : 13,000원

쿠폰적용가 11,700

10% 할인 | 5%P 적립

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.

카드&결제 혜택

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 416P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원

작품소개

이 상품이 속한 분야

정직하게 코딩하며
딥러닝을 빠르게 정면 돌파하자!
이 책은 어설픈 지름길을 담지 않았다. 공부는 했는데 남는 게 없으면 안 되니까! 실무에서 제대로 알고 써야 하니까! 국내 6명뿐인 구글 인증 머신러닝 전문가(ML GDE; Machine Learning Google Developer Experts)이자 인공지능 분야 서적, 최다 번역을 진행한 박해선 선생이 이번에는 딥러닝 입문서를 집필했다.

이 책은 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 책만의 특징이다.

편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 《Do it! 딥러닝 입문》과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.
01 딥러닝을 소개합니다
__01-1 인공지능을 소개합니다
__01-2 머신러닝을 소개합니다
__01-3 딥러닝을 소개합니다
01장에서 꼭 기억해야 할 내용

02 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
__02-1 구글 코랩을 소개합니다
__02-2 딥러닝을 위한 도구들을 알아봅니다
02장에서 꼭 기억해야 할 내용

03 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치 예측
__03-1 선형 회귀에 대해 알아보고 데이터를 준비합니다
__03-2 경사 하강법으로 학습하는 방법을 알아봅니다
__03-3 손실 함수와 경사 하강법의 관계를 알아봅니다
__03-4 선형 회귀를 위한 뉴런을 만듭니다
03장에서 꼭 기억해야 할 내용

04 분류하는 뉴런을 만듭니다 - 이진 분류
__04-1 초기 인공지능 알고리즘과 로지스틱 회귀를 알아봅니다
__04-2 시그모이드 함수로 확률을 만듭니다
__04-3 로지스틱 손실 함수를 경사 하강법에 적용합니다
__04-4 분류용 데이터 세트를 준비합니다
__04-5 로지스틱 회귀를 위한 뉴런을 만듭니다
__04-6 로지스틱 회귀 뉴런으로 단일층 신경망을 만듭니다
__04-7 사이킷런으로 로지스틱 회귀를 수행합니다
04장에서 꼭 기억해야 할 내용

05 훈련 노하우를 배웁니다
__05-1 검증 세트를 나누고 전처리 과정을 배웁니다
__05-2 과대적합과 과소적합을 알아봅니다
__05-3 규제 방법을 배우고 단일층 신경망에 적용합니다
__05-4 교차 검증을 알아보고 사이킷런으로 수행해 봅니다
05장에서 꼭 기억해야 할 내용

06 2개의 층을 연결합니다 - 다층 신경망
__06-1 신경망 알고리즘을 벡터화하여 한 번에 전체 샘플을 사용합니다
__06-2 2개의 층을 가진 신경망을 구현합니다
__06-3 미니 배치를 사용하여 모델을 훈련합니다
06장에서 꼭 기억해야 할 내용

07 여러 개를 분류합니다 - 다중 분류
__07-1 여러 개의 이미지를 분류하는 다층 신경망을 만듭니다.
__07-2 텐서플로와 케라스를 사용하여 신경망을 만듭니다
07장에서 꼭 기억해야 할 내용

08 이미지를 분류합니다 - 합성곱 신경망
__08-1 합성곱 연산에 대해 알아봅니다
__08-2 풀링 연산에 대해 알아봅니다
__08-3 합성곱 신경망의 구조를 알아봅니다
__08-4 합성곱 신경망을 만들고 훈련합니다
__08-5 케라스로 합성곱 신경망을 만듭니다
08장에서 꼭 기억해야 할 내용

09 텍스트를 분류합니다 - 순환 신경망
__09-1 순차 데이터와 순환 신경망을 배웁니다
__09-2 순환 신경망을 만들고 텍스트를 분류합니다
__09-3 텐서플로로 순환 신경망을 만듭니다
__09-4 LSTM 순환 신경망을 만들고 텍스트를 분류합니다
09장에서 꼭 기억해야 할 내용

북 트레일러

작가정보

저자(글) 박해선

소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하는 1인 기업가이자 구글 ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert). 기계 공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 공부한 내용을 사람들과 나누기 위해 텐서플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하기 시작했다. 요즘은 텐서플로 문서 번역에도 기여하고 인공지능 관련 행사에 발표자로 참여하고 있다. 그동안 스터디와 번역을 통해 얻은 지식을 글로 나누고 싶어 책까지 쓰게 되었다. 책이나 머신러닝, 딥러닝에 대해 궁금한 점이 있다면 http://bit.ly/do-it-dl에 얼마든지 댓글을 남겨보자.

이 상품의 총서

Klover리뷰 (0)

Klover리뷰 안내
Klover(Kyobo-lover)는 교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
1. 리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점 작성 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • - e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • - 리워드는 1,000원 이상 eBook, 오디오북, 동영상에 한해 다운로드 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공됩니다.
  • - 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • - sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook은 리워드 대상에서 제외됩니다.
2. 운영 원칙 안내
Klover리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다. 일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오 발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여 주는 교보문고의 새로운 서비스 입니다. 교보eBook 앱에서 도서 열람 후 문장 하이라이트 하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 ‘좋아요’ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
  • 구매 후 90일 이내에 문장 수집 등록 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • 리워드는 1,000원 이상 eBook에 한해 다운로드 완료 후 문장수집 등록 시 제공됩니다.
  • 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • sam 이용권 구매 상품/오디오북·동영상 상품/주문취소/환불 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 문장수집 작성 시, e교환권 100원 적립

    교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

    신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

    바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
    지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

    교보e캐시 1,000원
    TOP
    신간 알림 안내
    Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문 웹툰 신간 알림이 신청되었습니다.
    신간 알림 안내
    Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문 웹툰 신간 알림이 취소되었습니다.
    리뷰작성
    • 구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 (최초1회)
    • 리워드 제외 상품 : 마이 > 라이브러리 > Klover리뷰 > 리워드 안내 참고
    감성 태그

    가장 와 닿는 하나의 키워드를 선택해주세요.

    사진 첨부(선택) 0 / 5

    총 5MB 이하로 jpg,jpeg,png 파일만 업로드 가능합니다.

    신고/차단

    신고 사유를 선택해주세요.
    신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

    허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수
    있으니 유의하시어 신중하게 신고해주세요.


    이 글을 작성한 작성자의 모든 글은 블라인드 처리 됩니다.

    문장수집 작성

    구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 적립

    eBook 문장수집은 웹에서 직접 타이핑 가능하나, 모바일 앱에서 도서를 열람하여 문장을 드래그하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다.

    P.
    Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문
    개념, 수식, 코딩 순서대로 정면 돌파! | 대표 문제 4가지! 내 손으로 직접, 내 눈으로 직접! 확인하며 배운다!
    저자 모두보기
    저자(글)
    낭독자 모두보기
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 프리미엄 이용권입니다.
    선물하실 sam이용권을 선택하세요.
    결제완료
    e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
    교보 e캐시 간편 결제
    sam 열람권 선물하기
    • 보유 권수 / 선물할 권수
      0권 / 1
    • 받는사람 이름
      받는사람 휴대전화
    • 구매한 이용권의 대한 잔여권수를 선물할 수 있습니다.
    • 열람권은 1인당 1권씩 선물 가능합니다.
    • 선물한 열람권이 ‘미등록’ 상태일 경우에만 ‘열람권 선물내역’화면에서 선물취소 가능합니다.
    • 선물한 열람권의 등록유효기간은 14일 입니다.
      (상대방이 기한내에 등록하지 않을 경우 소멸됩니다.)
    • 무제한 이용권일 경우 열람권 선물이 불가합니다.
    이 상품의 총서 전체보기
    네이버 책을 통해서 교보eBook 첫 구매 시
    교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 네이버 책을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)
    구글북액션을 통해서 교보eBook
    첫 구매 시 교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 구글북액션을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)