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한빛아카데미

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IT CookBook, 텐서플로로 배우는 딥러닝

한빛아카데미

집필서

판매중

  • 저자 : 박혜정 , 석경하 , 심주용 , 황창하
  • 출간 : 2019-06-30
  • 페이지 : 448 쪽
  • ISBN : 9791156644538
  • 물류코드 :4453
본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
초급 초중급 중급 중고급 고급
2점 (2명)
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핵심 이론으로 익히고 텐서플로로 구현해보는 딥러닝

 

데이터 과학자 또는 빅데이터 분석가가 기본적으로 알아야 할 딥러닝 관련 지식을 제공합니다. 딥러닝을 깊이 있게 다루면서도 체계적으로 정리하였으며, 딥러닝을 공부하면서 꼭 알아야 하는 수식을 그림을 통해 빠짐없이 상세히 설명했습니다. 이 책에서는 텐서플로를 활용하여 딥러닝을 직접 구현해봅니다. 텐서플로 엔진은 빠른 속도로 진화하고 있고 사용자가 이용하기 쉽다는 큰 장점 덕분에 많은 사람이 사용하고 있습니다. 딥러닝의 체계적인 이론과 텐서플로 실습을 한번에 학습하면서 딥러닝 전문가로 거듭날 수 있습니다.

 

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

 

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박혜정 저자

박혜정

P&S빅데이터과학연구소 이사로 재직 중이며 통계학, 빅데이터 분석, 기계학습 등의 과목을 강의해왔다. 주요 저서로는 『장애인 SW 개발인력 및 IT 전문 인력 양성을 위한 ORACLE, JSP, 자바스크립트 강의』(대구대학교 산학협력단, 2014), 『OA실무』(대구대학교 출판부, 2012), 『R로 배우는 딥러닝』(한빛아카데미, 2018) 등이 있다.

 

석경하 저자

석경하

인제대학교 통계학과 교수로 재직 중이며 데이터마이닝, 딥러닝, 계산통계, R 등을 강의해왔다. 주요 저서로는 『SAS Enterprise Miner 6.2를 이용한 데이터마이닝 입문』(교우사, 2013), 『R로 배우는 딥러닝』(한빛아카데미, 2018) 등이 있다.

 

심주용 저자

심주용

P&S빅데이터과학연구소 소장이자 인제대학교 통계학과 겸임교수로 재직 중이며 금융통계, 데이터마이닝, 비모수통계 등을 강의해왔다. 주요 저서로는 『심층 신뢰망 기반 딥러닝과 R』(시공문화사, 2017), 『R을 이용한 Support Vector Machine』(시공문화사, 2016), 『현대보험수리학』(교우사, 2012), 『R로 배우는 딥러닝』(한빛아카데미, 2018) 등이 있다.

 

황창하 저자

황창하

단국대학교 응용통계학과 및 데이터사이언스학과 교수로 재직 중이며 기계학습, 딥러닝, 금융통계학, 금융공학 등을 강의해왔다. 『심층 신뢰망 기반 딥러닝과 R』(시공문화사, 2017), 『R을 이용한 Support Vector Machine』(시공문화사, 2016), 『현대보험수리학』(교우사, 2012), 『R로 배우는 딥러닝』(한빛아카데미, 2018) 등을 집필했다.

 

Chapter 01 소개

1.1 개요

1.2 심층 신경망의 종류

1.3 딥러닝 소프트웨어

 

Chapter 02 신경망

2.1 개요

2.2 신경망의 기본개념

2.3 배치학습과 온라인학습

2.4 역전파 알고리즘

2.5 교차엔트로피 기반 델타규칙

2.6 중요한 고려사항

2.7 역전파 알고리즘의 변형

2.8 텐서플로 모듈

2.9 텐서플로 예제

연습문제 

 

Chapter 03 심층 신뢰망 및 오토인코더

3.1 개요

3.2 제한 볼츠만 기계 

3.3 오토인코더

3.4 RBM과 오토인코더의 비교

3.5 심층 신뢰망

연습문제 

 

Chapter 04 순환 신경망 워드 임베딩

4.1 개요

4.2 순환 신경망 예제

4.3 순환 신경망 구조

4.4 순환 신경망 학습 

4.5 게이트 순환 신경망

4.6 순환 신경망 텐서플로 예제

4.7 워드 임베딩

4.8 워드 임베딩 텐서플로 예제

연습문제 

 

Chapter 05 합성곱 신경망

5.1 개요

5.2 합성곱 신경망의 구조

5.3 합성곱 신경망의 학습

5.4 합성곱 신경망의 성능 향상

5.5 대표적 합성곱 신경망

5.6 합성곱 신경망 텐서플로 예제 

연습문제 

 

Chapter 06 경쟁적 신경망

6.1 개요

6.2 게임이론의 기초 

6.3 기본 경쟁적 생성망의 이익함수 및 학습

6.4 기본 경쟁적 생성망의 분석

6.5 최소제곱 경쟁적 생성망

6.6 심층 합성곱 경쟁적 생성망

6.7 와서스타인 경쟁적 생성망

6.8 조건 경쟁적 생성망

6.9 정보 경쟁적 생성망

6.10 순환 경쟁적 생성망

연습문제 

 

Chapter 07 강화학습

7.1 개요

7.2 강화학습의 원리

7.3 정책과 가치함수

7.4 동적 계획법

7.5 몬테카를로 방법

7.6 시간차 학습

7.7 심층 Q-망 

연습문제 

이 책은 Python 을 기본적으로 알고 있는 분들에게 권합니다.

 

Python 이해력이 부족한 분들은 책의 코드를 따라하는것으로 개념을 익혀야 할 것이라고 생각합니다.

 

머신러닝에 대한 기초 내용이 필요하며,  한빛미디어 에서 출판한  IT CookBook, R로 배우는 딥러닝

 

으로 공부하신 분들은 유사한 내용이 나오기 때문에 쉽게 이해할 것이라고 생각합니다.

 

딥러님에 대한 개념소개 보다는 딥러닝에서 구현할 내용을 텐서플로우를 통해서 구현하는 내용의 책입니다.

 

머신러닝 초보자들께서는 이 책으로 구현하는 것으로 만족하시고, 기초 이론을 공부하고자 한다면

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝을 추천드립니다.

 

이 책은 같은 예제를 텐서플로우 1.X keras API 를 사용할 수 있게 두개로 되어 있는데..

 

텐서플로우 예제는 텐서플로우 2.X 버전을 사용하시는 분들은 예제를 실행할 수 없습니다.

 

하지만, keras API 를 사용하는 예제는 실행 가능합니다.

 

    

 

20200926_170547.jpg

 

 

숙제로 책 3장의 예제를 텐플2.0 으로 바꾸고 연습문제를 풀라고하는데, 책을하나 사주던가...

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