한빛미디어

케라스로 구현하는 딥러닝

In TensorFlow2

예제를 따라 하며 배우는 딥러닝 인공신경망

김성진 지음 / 한빛미디어

이 책의 대상 독자

이 책은 케라스로 주요 인공신경망인 ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET, RL, QAI를 구현하는 방법을 알아본다.

인공지능과 딥러닝 인공신경망의 구현에 관심이 있는 누구나..

예제 소스

예제들은 파이썬으로 구현했다.

케라스 패키지를 활용하여 객체지향 방식으로 구현하고 라이브러리로 제공해 쉽게 재활용할 수 있다.

주피터용 예제도 제공하며,

모든 예제는 깃허브에서 내려 받을 수 있다

https://github.com/jskDr/keraspp_2022

이 책의 구성

이 책은 케라스를 이용해 딥러닝 인공신경망을 만들어 인공지능을 구현한다.

기본 편(0~8장)과 심화 편(9~11장)으로 구성되었다.

기본 편에서는 기본적인 인경신경망을 이해하고 구현하는 내용 학습

심화 편에서 응용을 포함하여 심화된 인공신경망 활용 방법 학습

기본 편

0장  프롤로그

1장      케라스 시작하기

2장      케라스로 구현하는 ANN(인공신경망)

3장      케라스로 구현하는 DNN(심층신경망)

4장      케라스로 구현하는 CNN(합성신경망)

5장      케라스로 구현하는 RNN(순환신경망)

6장      케라스로 구현하는 AE(오토인코더)

7장      케라스로 구현하는 GAN(생성적적대신경망)

8장      케라스로 구현하는 UNET(유넷)

심화 편

9장      케라스 확장 기능

10장   케라스로 구현하는 RL(강화학습)

11장   케라스로 구현하는 QAI(양자인공지능)

『케라스로 구현하는 딥러닝』은 인공지능의 한 가지 방식만을 깊이 다루기보다는 누구나 인공지능을 쉽게 익힐 수 있도록 다양한 기초 방법을 실습하여 딥러닝의 큰 크림을 그릴 수 있게 만들었다.

독자 옆에 앉아 빠르게 ‘함께 코딩해가며’ 설명한다는 느낌이 들도록 했다. 코드는 설명 흐름에 맞춰 필요한 만큼씩 보여주며, ‘전체 코드’를 마지막에 제시한다.

이론은 큰 그림을 이해할 정도로만 알려드리고, 코드도 세세한 부분까지 설명하지 않는다.

우선은 큰 그림과 동작하는 코드를 손에 넣은 후, 케라스 사용법 문서와 저자가 만든 케라스 깃허브를 참고해 코드를 주물러보며 케라스와 친해져 보세요.

각 절의 마지막에는 주석이 거의 없는 전체 코드가 등장합니다

코드를 훑어보며 배운 걸 정리하고 제대로 이해했는지 점검해보시기 바랍니다.

저자는 말하고 있다.

AI는 이제 여러 모습으로 우리와 많은 관련을 맺고 있다. 떼고 싶어도 뗄 수 없는 동반자 같은 관계가 된 것이다. 이 시점에서 우리가 자문할 것은 AI의 유용성이 아니고, 바로 이 질문입니다.

“AI를 두려워하고 멈춰 서 있을 것인가? 아니면 AI와 함께 나아갈 것인가?”

결정하셨나요? 자 그럼 앞으로 나아가는 길을 선택한 현명한 당신의 충실한 길잡이가 되어 드리겠습니다.

다양한 현장 문제해결의 길목에서 어떠한 AI 알고리즘을 적용하여야 할까 고민하는 개발자라면 꼭 읽어보고 해결의 실마리를 찾아 보시길 빈다.

AI 프로젝트를 시작하기 전에 이론과 예제를 통하여 훈련할 수 있는 좋은 안내서로 강력 추천한다.