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네비게이션 실시간 인기 책
인공지능을 위한 텐서플로우 애플리케이션 프로그래밍
- 이종서, 김유두, 장문수 외 저
- 광문각
- 2019년 07월 30일
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ISBN: 9788970939513
416쪽
188 x 258 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 275
- 주간 컴퓨터/IT: 34위
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책 소개
추천글
문일영 (KOREATECH 컴퓨터공학부 교수)
최신 트렌드에 맞는 인공지능 관련 이론과 실습을 위한 기초 필수 입문서로써 본과정 학습을 통해 자율주행 및 스마트공장의 비전 인식 역량을 쌓는 데 많은 도움을 얻을 수 있습니다.
최유경 (세종대학교 지능기전공학부 교수)
인공지능에 관심이 있는 분들에게 적극 추천하고 싶은 책입니다. 책 내용이 실습 위주로 구성되어 있어 인공지능 입문자들이 쉽게 따라하면서 학습을 할 수 있습니다. 인공지능 분야에 관심은 있지만 어떻게 접근해야 할지 고민이신 분들에게 많은 도움이 될 것입니다.
최은정 (서울여자대학교 정보보호학과 교수)
인공지능 기반 학습 프로그래밍 역량을 통해 긴급 구조 및 재난 환경에서의 스마트화되고 지능화된 비전기술을 개발하는 신기술 개발 역량 향상에 많은 기여를 할 것으로 사료됩니다.
신동범 (한국전자통신연구원 융합기술연구소 책임연구원, 박사)
어렵게만 느껴지던 인공지능의 핵심 이론인 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 설명 하며, 텐서플로우를 통한 실습으로 완벽하게 이해할 수 있어 처음 인공지능 을 접하는 분들에게 적극 추천합니다.
빈준길 (뉴로핏 대표)
저자 소개
저자 : 이종서
KOREATECH에서 컴퓨터공학을 전공하였고, 데이터 분석 및 예측 분야의 연구에 관심이 많으며, 현재 시뮬레이션 자동화 및 데이터 관리 및 분석 실무를 담당하고 있습니다.
저자 : 이치욱
서강대학교 정보통신대학원에서 소프트웨어공학 석사 학위를 취득하였고, 현재는 클라우드 제품의 품질관리와 딥러닝과 자연어 처리 분야의 관심을 갖고 해당 업무를 담당하고 있습니다.
저자 : 황현서
KOREATECH에서 컴퓨터공학 석사학위를 취득하였고,WAS 운영 및 로그 분석 업무를 수행하였으며, 현재는 머신러닝 서버 운영 및 교육 업무를 담당하고 있습니다.
저자 : 김유두
KOREATECH에서 컴퓨터공학 박사학위를 취득하였고, LG전자에서 스마트폰 및 IoT 분야의 연구와 개발을 수행하였습니다.
현재 프로그래밍 기초, 모바일 및 인공지능 분야의 교육 및 연구를 수행하고 있습니다.
저자 : 박현주
성균관대학교에서 기술경영학박사를 수료하였고, 삼성전자에서 통신, 지휘통제 · 센서 및 IoT 분야의 연구와 개발을 수행하였습니다. 현재는 인포웍스 대표이사를 맡고 있으면서, 광학 및 레이저 관련 비전센서, 그리고 영상처리 관련 시스템 개발 및 연구를 수행하고 있습니다.
목차
CHAPTER 1. 인공지능 개요
1. 인공지능과 머신러닝
1) 인공지능 발전과 활용
2) 머신러닝 기술
2. 지도 학습과 비지도 학습
1) 지도 학습
2) 비지도 학습
3. 강화 학습
1) 강화 학습 모델
2) 강화 학습 역사
3) 강화 학습 수행
4) 인공 신경망
4. 딥러닝
CHAPTER 2. 텐서플로우 시작
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란
2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조
1) 빌드 단계
2) 실행 단계
3. 텐서플로우 개발 환경
1) 텐서플로우 설치
2) 텐서플로우 개발 환경 구축
4. 클라우드 기반 텐서플로우
1) AWS
2) 도커(Docker)
3) Google
4) Microsoft Azure
CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?
1) 기본 개념
2) 텐서 자료형
3) 상수형(Constant)
4) 변수(Variable)
5) 플레이스홀더(Placeholder)
2. 머신러닝 알고리즘
1) Linear Regression
2) Logistic Regression
3) Softmax Regression
4) Neural Network
CHAPTER 4. 실전 프로젝트
1. 개요
2. 데이터 수집/전처리
1) 데이터 수집
2) 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정
3) 형태소 분석(Morphological Analysis)
4) 단어 임베딩
3. 합성곱 신경망 구현
1) 합성곱 신경망 소개
2) 합성곱 신경망 모델 구현
4. 장단기 기억 네트워크 구현
1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 소개
2) 장단기 기억 네트워크 소개
3) 장단기 기억 네트워크 구현
5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축
1) 자바 설치하기
2) Eclipse 설치
3) Apache Tomcat 설치
6. 애플리케이션 개발
1) 학습된 알고리즘 모델에 대한 검증 구현
2) 웹 애플리케이션 구현 및 실행
1. 인공지능과 머신러닝
1) 인공지능 발전과 활용
2) 머신러닝 기술
2. 지도 학습과 비지도 학습
1) 지도 학습
2) 비지도 학습
3. 강화 학습
1) 강화 학습 모델
2) 강화 학습 역사
3) 강화 학습 수행
4) 인공 신경망
4. 딥러닝
CHAPTER 2. 텐서플로우 시작
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란
2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조
1) 빌드 단계
2) 실행 단계
3. 텐서플로우 개발 환경
1) 텐서플로우 설치
2) 텐서플로우 개발 환경 구축
4. 클라우드 기반 텐서플로우
1) AWS
2) 도커(Docker)
3) Google
4) Microsoft Azure
CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?
1) 기본 개념
2) 텐서 자료형
3) 상수형(Constant)
4) 변수(Variable)
5) 플레이스홀더(Placeholder)
2. 머신러닝 알고리즘
1) Linear Regression
2) Logistic Regression
3) Softmax Regression
4) Neural Network
CHAPTER 4. 실전 프로젝트
1. 개요
2. 데이터 수집/전처리
1) 데이터 수집
2) 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정
3) 형태소 분석(Morphological Analysis)
4) 단어 임베딩
3. 합성곱 신경망 구현
1) 합성곱 신경망 소개
2) 합성곱 신경망 모델 구현
4. 장단기 기억 네트워크 구현
1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 소개
2) 장단기 기억 네트워크 소개
3) 장단기 기억 네트워크 구현
5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축
1) 자바 설치하기
2) Eclipse 설치
3) Apache Tomcat 설치
6. 애플리케이션 개발
1) 학습된 알고리즘 모델에 대한 검증 구현
2) 웹 애플리케이션 구현 및 실행
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