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    골빈해커의 3분 딥러닝

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    골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로 코드로 맛보는 CNN, AE, GAN, RNN, DQN (+ Inception)

    • 골빈해커 저
    • 한빛미디어
    • 2017년 09월 25일
    • 정가
      22,000원
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    ISBN: 9791162240137 264쪽 152 x 223 (㎜)

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    텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심개념!


    이책은신경망기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지딥러닝의가장기본이되는모델들을직접구현하며몸으로익히도록구성했습니다. 이론을깊이파헤치기보다는다양한딥러닝모델의기초개념과기본적인텐서플로사용법을학습하는데초점을두고, 각모델의논문에수록된복잡한코드들을그핵심이잘드러나도록재구현했습니다. 간결해진예제들이여러분을딥러닝과텐서플로의세계로즐겁고편안히모실것입니다.


    출판사 리뷰

    이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝!
    “한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가...
    이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝!
    “한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”
    _ ‘서문’ 중에서
    ★ 주요 내용
    ● 텐서플로 프로그래밍 101
    ● 기본 신경망 구현
    ● 텐서보드와 모델 재사용
    ● 헬로 딥러닝, MNIST
    ● 이미지 인식의 은총알, CNN
    ● 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
    ● 딥러닝의 미래, GAN
    ● 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
    ● 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
    ● 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
    예제 소스: https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials

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    딥러닝을공부하는입장에서꽤많은원서와국내번역서와자료를읽어보았지만, 핵심을이렇게간결하게실용적으로잘풀어놓은자료를본적이없습니다. 다른서적들이보통 CNN 모델설명까지만머무르는데반해이책은 RNN, DQN, 오토인코더까지주요한딥러닝모델을실용적인예제로접근하기때문에딥러닝을공부하는사람들에게좋은방향을제시해줍니다. 딥러닝을시작하는사람이라면반드시책꽂이에한권쯤꽂혀있어야하는책이라고강력하게추천합니다.
    조병욱(조대협), 구글코리아클라우드엔지니어
    『(조대협의서버사이드) 대용량아키텍처와성능튜닝』저자

    “인공지능은새시대의전기다.” 딥러닝의세계최고권위자앤드류응박사는바이두를떠나며 AI의미래가치를이렇게표현했습니다. AI는더이상소수의과학자를위한연구가아니라전기처럼일상에서누구나편하게사용할수있는기술로다가왔다는얘기입니다.
    실제로이책은 AI의핵심인딥러닝이누구나편하게사용할수있는전기와같은기술이란걸잘설명합니다. 이미지인식의은총알인 CNN, 2016년가장뜨거운감자였던 GAN, 자연어인식을대표하는 RNN, 알파고로대표되는구글딥마인드의 DQN까지...처음보면다소어려운약어지만, 이책의예제코드를천천히따라해보면누구나어렵지않게인공지능분야를대표하는기술이실제로어떤것인지를친절한설명을통해쉽게이해할수있습니다.
    이책의마지막장까지읽은후저는앤드류응의말에더욱더동의하게되었습니다. 이책은전기를잘활용하려는여러분에게좋은길잡이가되어줄것이라확신합니다.
    박상길, 카카오신규검색개발 TF장

    이렇게재미있게딥러닝에접근할수도있구나하는생각이들었습니다. 너무가볍지도않고지나치게학술적이지도않습니다. 하나씩만들어보는과정과잘짜여진코드는이분야를처음시작하는분들께하나의이정표가되리라생각합니다.
    서민구, 구글코리아소프트웨어엔지니어
    『R을이용한데이터처리&분석실무』저자

    코드중심의구체적인설명과어렵지않은용어로기본개념정립까지! 딥알못개발자가딥러닝의바다로출항할때지침이되는책입니다. 이제곧딥러닝의세계로뛰어들어야하는제와이프님께도꼭권하고싶네요!!
    하정우, 네이버클로바 AI연구팀장


    저자 소개

    골빈해커(김진중)
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 기타
    • 인기지수 : 95
    최근저서

    (주)야놀자전략기술연구소장이다. 그전에는 (주)옐로트래블기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일부사장등을지냈다.
    골빈해커라는닉네임으로네트에살고있으며, 요즘은딥러닝으로골을채우는중이다(Loading...42%).

    책 속에서

     

    목차

    1장. 딥러닝과 텐서플로의 만남
    __1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝
    __1.2 왜 텐서플로인가?
    2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북
    __2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기
    __2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기
    __2.3 주피터 노트북
    3장. 텐서플로 프로그래밍 101
    __3.1 텐서와 그래프 실행
    __3.2 플레이스홀더와 변수
    __3.3 선형 회귀 모델 구현하기
    4장. 기본 신경망 구현
    __4.1 인공신경망의 작동 원리
    __4.2 간단한 분류 모델 구현하기
    __4.3 심층 신경망 구현하기
    5장. 텐서보드와 모델 재사용
    __5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기
    __5.2 텐서보드 사용하기
    __5.3 더 보기
    6장. 헬로 딥러닝, MNIST
    __6.1 MNIST 학습하기
    __6.2 드롭아웃
    __6.3 matplotlib
    7장. 이미지 인식의 은총알, CNN
    __7.1 CNN 개념
    __7.2 모델 구현하기
    __7.3 고수준 API
    __7.4 더 보기
    8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
    __8.1 오토인코더 개념
    __8.2 오토인코더 구현하기
    9장. 딥러닝의 미래, GAN
    __9.1 GAN 기본 모델 구현하기
    __9.2 원하는 숫자 생성하기
    __9.3 더 보기
    10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
    __10.1 MNIST를 RNN으로
    __10.2 단어 자동 완성
    __10.3 Sequence to Sequence
    __10.4 더 보기
    11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
    __11.1 자료 준비
    __11.2 학습시키기
    __11.3 예측 스크립트
    __11.4 더 보기
    12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
    __12.1 DQN 개념
    __12.2 게임 소개
    __12.3 에이전트 구현하기
    __12.4 신경망 모델 구현하기
    __12.5 학습시키기
    __12.6 더 보기

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