- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
구글에서 배우는 딥러닝
- 닛케이 빅데이터 저
- 서재원 역
- 영진닷컴
- 2017년 09월 05일
-
정가16,000원
-
판매가14,400원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금800원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
-
배송료15,000원 이상 구매시 무료배송
-
출고예정일
출고예정일 안내
※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
2024년 04월 22일(월)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
당일배송 가능지역 검색
“도로명주소”를 쉽게 찾아보세요
1. 도로명으로 검색하기 (예, “직지길” or “직지길+322”)
2. 건물명으로 검색하기 (예, “반디앤루니스빌딩”)
3. 동(읍/면/리) 으로 검색 (예, “인사동” or “인사동+43”)
4. 도로명주소를 모르실 경우 도로명주소 안내시스템(http://www.juso.go.kr)에서 확인해주세요.
시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9788931456639
176쪽
152 x 225 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 520
- 주간 컴퓨터/IT: 7위
이 분야의 베스트셀러
-
처음 만나는 인공지능 [개정판]
김대수
26,000원
-
비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식
최원영
15,120원
-
컴퓨팅 사고 Level Up 소프트 파워 with 스크래치
김호다, 이지민, 정영철 외
20,700원
이 책과 함께 구매한 책
-
러한 한러 입문 소사전 전혜진 15,300원
-
바둑으로 읽는 인공지능 감동근 12,600원
-
데이터 분석을 통한 네트워크 보안 마이클 콜린스 27,000원
-
이기적 유전자[2010전면개정판] 리처드 도킨스 16,200원
-
블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스 김태영 22,500원
책 소개
출판사 리뷰
‘구글에서 배우는 딥러닝’
제 4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 기술은 이제 많은 사람들에게 익숙한 용어가 되었지만. 실제로 자세히 알고 있는 사람은 많지 않다. 기계와 사람이 대화하는 CF의 한 장면처럼 인공지능 기술은 이미 일상에 많이 적용되고 있다. 딥러닝 기술은 수많은 데이터들을 토대로 마치 사람처럼 스스로 학습을 하는 머신 러닝 기술의 한 분야이다.
이 책은 구글의 엔지니어들과의 취재를 통해 어려운 용어나 수식 없이 전반적인 딥러닝 기술의 개요에 대해 쉽게 알 수 있도록 풀어내고 있다. 미래 비즈니스의 중심이 되는 딥러닝 기술에 대해 전혀 모르는 초보자부터 인공지능에 대해 기본적으로 이해하고 공부하고 싶은 개발자까지 누구나 이해할 수 있도록 한 편의 다큐멘터리처럼 쉽게 구성되었다. 이 책을 통해 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술들이 어떻게 제 4차 산업혁명을 이끌고 있는지와 앞으로의 미래의 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지에 대해 알아볼 수 있다. 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 구분하는 기초 상식부터 딥러닝 기술의 메커니즘을 이해하고, 실제 기업에서 활용되는 딥러닝 사례들을 소개한다. 또한 구글의 제품에서 현재 사용되는 딥러닝 기술들을 소개하면서 앞으로 활용될 인공지능 기술에 대해 전망해 본다. 구글 외에 실제 다양한 기업에서의 활용되는 딥러닝 기술들의 사례를 통해 기술로 인한 변화와 영향력에 대해 실질적으로 느낄 수 있다. 후반부에는 구글 클라우드 머신러닝 그룹 연구 책임자와의 인터뷰를 통해 딥러닝 기술의 미래에 대해 짚어본다.
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 기타
- 분류 : 기타
- 인기지수 : 34
데이터 활용을 통해 성장 전략을 기획하는’ 기업을 위한 전문지.
빅 데이터×인공 지능×IoT(사물인터넷)의 활용 사례를 중심으로 취재하여 구독자를 위한 웹 사이트와 월간지에 연재 중.
역자 소개
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
- 인기지수 : 444
프리랜서 웹 프론트엔드 개발자와 번역가로 활동 중. 최근에는 함수형 프로그래밍에 관심이 많다. 번역서로는 <그림으로 배우는 알고리즘>, <그림으로 배우는 자바>, <그림으로 배우는 C++프로그래밍>, <그림으로 배우는 클라우드>, <구글에서 배우는 딥러닝> 등이 있다.
책 속에서
목차
Chapter 0. Intro
딥러닝이 모든 비즈니스를 변화시킨다.
？빅 데이터로 실력을 발휘하는 딥러닝
？미국과 일본의 모든 승용차에 통신장치를 탑재한 도요타
？인공지능이 혁신을 일으키는 시대로
？중소기업에도 인공지능의 혜택이
Chapter 1. 기초 입문
인공지능과 머신러닝, 딥러닝에는 어떤 차이점이 있는가?
？딥러닝은 머신러닝의 일부
？머신러닝은 인간이 프로그램을 만들지 않는다
？딥러닝을 가능하게 한 컴퓨터의 발달
？‘연구의 홍수’와 같은 인공 지능의 확산
？‘모바일 퍼스트’에서 ‘AI 퍼스트’로
Chapter 2. 입문
딥러닝의 메커니즘
？ 머신러닝 이외의 인공지능이란?
？ 머신러닝의 기본
？ 머신러닝에도 여러 가지 방법이 있다
？ 뉴럴 네트워크는 뇌의 신경구조
？ 분류하는 방법을 컴퓨터가 스스로 배워나간다
？ 인터넷의 ‘놀이터’를 통해 이해하는 뉴럴 네트워크
？ 지도학습과 강화학습
？ 강화학습을 활용한 ‘알파고’
Chapter 3. 구글 사례 편
구글의 딥러닝 활용 사례
？ 3-1 미래를 향해 퍼져나가는 딥러닝의 활용
대화로 사용하는 가정의 인공지능 비서
사람과 대화를 할 수 있다!?
？ 3-2 자율주행을 지탱하는 딥러닝
딥러닝으로 데이터센터의 소비전력을 큰 폭으로 절감
？ 3-3 인간의 눈을 초월하여 사물을 분별하는 이미지 인식
사진을 자동으로 분류하는 ‘Google 포토’
인공지능이 평가하는 그림 그리기 시스템 ‘Quick, Draw!’
컴퓨터도 꿈을 꿀 수 있는가? ‘딥 드림’ 실험
뛰어난 예술과 음악을 만들어내는 ‘마젠타’
동영상을 인식하는 기술! ‘독순술 전문가에게 승리하다’
？ 3-4 문장을 이해하는 텍스트 분석
자동으로 이메일 답장 예문을 만드는 ‘Inbox’
스팸 필터의 정확도도 크게 향상
기업의 정보검색을 원활하게 하는 ‘구글 스프링보드’
？ 3-5 대화만으로 컴퓨터와 의사를 소통하는 ‘음성 인식’
대화로 인간을 보조하는 ‘Google 어시스턴트’
합성음성도 피아노곡도 만들 수 있는 ‘WaveNet’
？ 3-6 언어의 벽을 넘을 가능성이 보이기 시작한 ‘기계 번역’
뉴럴 네트워크로 진화된 Google 번역
？ 3-7 딥러닝 학습의 성과를 간편하게 사용할 수 있는 ‘머신러닝 API’
Google Cloud Vision API
Google Cloud Speech API
Google Natural Language API
Google Cloud Translate API
사용자가 정의한 딥러닝을 활용할 수 있는 ‘텐서플로’
딥러닝이 적합한 영역, 적합하지 않은 영역
Chapter 4. 기업 사례 편
딥러닝을 활용한 업무의 효율성 향상사례
？ 4-1 안도 하자마, 터널 공사 시의 암반 경도를 판정하다
굴착 공사의 자동 최적화까지 가시권에
？ 4-2 자동차 사진으로 모델까지 식별하는 오크넷 IBS
연간 약 500만 대의 중고차 데이터를 활용
핸들의 위치를 식별할 수 없어 고민하다
중고차 거래 활성화에 기여
？ 4-3 드론을 항공 촬영에 활용하는 에어로센스
적은 양의 훈련 데이터로 자동차의 대수를 감지하는 시스템을 구축
측량 효율을 높여주는 표식을 개발하다
？ 4-4 음성 인식 API로 운항 정보를 24시간 제공하는 Peach 항공
사람과 인공지능의 역할 분담
？ 4-5 카드 부정 감지 시스템의 정밀도를 크게 향상시킨 미쓰이 스미토모 FG
콜센터의 모든 자리에 도입
데이터는 답을 알려주지 않는다
Chapter 5. 활용 프레임워크 편
데이터×목적으로 정리하고 활용 흐름도를 그리자
？ 5-1 데이터×목적에 따른 정리법
이미지 데이터는 이미 연구된 성과물이 많다
음성 데이터 활용은 콜센터가 중심
우선은 비용 절감 목적으로 접근해 나가는 것이 현실적
？ 5-2 성공에 필요한 상식과 인력의 전환
활용 흐름도를 그릴 수 있는가?
필요한 인재상은?
머신러닝은 상품화되었다. 그 다음의 특별한 존재는?
Chapter 6. 미래 전망 편
딥러닝이 문제를 해결하는 미래
？ 기술 혁신의 견인차는 딥러닝
？ 사람은 우수하다. 알고리즘 연구는 아직 진행 중
？ 딥러닝은 ‘데이터 헝그리’
？ AI 연구의 목표는 현실 세계의 문제 해결
딥러닝이 모든 비즈니스를 변화시킨다.
？빅 데이터로 실력을 발휘하는 딥러닝
？미국과 일본의 모든 승용차에 통신장치를 탑재한 도요타
？인공지능이 혁신을 일으키는 시대로
？중소기업에도 인공지능의 혜택이
Chapter 1. 기초 입문
인공지능과 머신러닝, 딥러닝에는 어떤 차이점이 있는가?
？딥러닝은 머신러닝의 일부
？머신러닝은 인간이 프로그램을 만들지 않는다
？딥러닝을 가능하게 한 컴퓨터의 발달
？‘연구의 홍수’와 같은 인공 지능의 확산
？‘모바일 퍼스트’에서 ‘AI 퍼스트’로
Chapter 2. 입문
딥러닝의 메커니즘
？ 머신러닝 이외의 인공지능이란?
？ 머신러닝의 기본
？ 머신러닝에도 여러 가지 방법이 있다
？ 뉴럴 네트워크는 뇌의 신경구조
？ 분류하는 방법을 컴퓨터가 스스로 배워나간다
？ 인터넷의 ‘놀이터’를 통해 이해하는 뉴럴 네트워크
？ 지도학습과 강화학습
？ 강화학습을 활용한 ‘알파고’
Chapter 3. 구글 사례 편
구글의 딥러닝 활용 사례
？ 3-1 미래를 향해 퍼져나가는 딥러닝의 활용
대화로 사용하는 가정의 인공지능 비서
사람과 대화를 할 수 있다!?
？ 3-2 자율주행을 지탱하는 딥러닝
딥러닝으로 데이터센터의 소비전력을 큰 폭으로 절감
？ 3-3 인간의 눈을 초월하여 사물을 분별하는 이미지 인식
사진을 자동으로 분류하는 ‘Google 포토’
인공지능이 평가하는 그림 그리기 시스템 ‘Quick, Draw!’
컴퓨터도 꿈을 꿀 수 있는가? ‘딥 드림’ 실험
뛰어난 예술과 음악을 만들어내는 ‘마젠타’
동영상을 인식하는 기술! ‘독순술 전문가에게 승리하다’
？ 3-4 문장을 이해하는 텍스트 분석
자동으로 이메일 답장 예문을 만드는 ‘Inbox’
스팸 필터의 정확도도 크게 향상
기업의 정보검색을 원활하게 하는 ‘구글 스프링보드’
？ 3-5 대화만으로 컴퓨터와 의사를 소통하는 ‘음성 인식’
대화로 인간을 보조하는 ‘Google 어시스턴트’
합성음성도 피아노곡도 만들 수 있는 ‘WaveNet’
？ 3-6 언어의 벽을 넘을 가능성이 보이기 시작한 ‘기계 번역’
뉴럴 네트워크로 진화된 Google 번역
？ 3-7 딥러닝 학습의 성과를 간편하게 사용할 수 있는 ‘머신러닝 API’
Google Cloud Vision API
Google Cloud Speech API
Google Natural Language API
Google Cloud Translate API
사용자가 정의한 딥러닝을 활용할 수 있는 ‘텐서플로’
딥러닝이 적합한 영역, 적합하지 않은 영역
Chapter 4. 기업 사례 편
딥러닝을 활용한 업무의 효율성 향상사례
？ 4-1 안도 하자마, 터널 공사 시의 암반 경도를 판정하다
굴착 공사의 자동 최적화까지 가시권에
？ 4-2 자동차 사진으로 모델까지 식별하는 오크넷 IBS
연간 약 500만 대의 중고차 데이터를 활용
핸들의 위치를 식별할 수 없어 고민하다
중고차 거래 활성화에 기여
？ 4-3 드론을 항공 촬영에 활용하는 에어로센스
적은 양의 훈련 데이터로 자동차의 대수를 감지하는 시스템을 구축
측량 효율을 높여주는 표식을 개발하다
？ 4-4 음성 인식 API로 운항 정보를 24시간 제공하는 Peach 항공
사람과 인공지능의 역할 분담
？ 4-5 카드 부정 감지 시스템의 정밀도를 크게 향상시킨 미쓰이 스미토모 FG
콜센터의 모든 자리에 도입
데이터는 답을 알려주지 않는다
Chapter 5. 활용 프레임워크 편
데이터×목적으로 정리하고 활용 흐름도를 그리자
？ 5-1 데이터×목적에 따른 정리법
이미지 데이터는 이미 연구된 성과물이 많다
음성 데이터 활용은 콜센터가 중심
우선은 비용 절감 목적으로 접근해 나가는 것이 현실적
？ 5-2 성공에 필요한 상식과 인력의 전환
활용 흐름도를 그릴 수 있는가?
필요한 인재상은?
머신러닝은 상품화되었다. 그 다음의 특별한 존재는?
Chapter 6. 미래 전망 편
딥러닝이 문제를 해결하는 미래
？ 기술 혁신의 견인차는 딥러닝
？ 사람은 우수하다. 알고리즘 연구는 아직 진행 중
？ 딥러닝은 ‘데이터 헝그리’
？ AI 연구의 목표는 현실 세계의 문제 해결
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
