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시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍 기초 이론부터 실전 예제까지 한 번에 끝내는 머신러닝, 딥러닝 핵심 가이드
시리즈 : 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 [23]
- 김환희 저
- 위키북스
- 2020년 01월 15일
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정가30,000원
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ISBN: 9791158391812
484쪽
188 x 240 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
추천글
만약 누군가 딥러닝에 대한 도서를 추천해 달라고 한다면 저는 김환희 님의 《시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍》을 권하고자 합니다. 이 책은 이번에 새로 나온 텐서플로 2.0에 대해 시작부터 끝까지 쉬운 코드로 따라올 수 있도록 잘 구성돼 있습니다. 특히나 텐서플로가 2.0 버전에서 문법이 크게 바뀌었기 때문에 텐서플로를 처음 접하는 독자 분들께 강력하게 추천해 드립니다. 김환희 님은 게임 업계에서 다양한 딥러닝 프로젝트를 수행하신 경험을 가지고 계십니다. 이러한 경험들이 이 책에 충실히 담겨 있어 독자 여러분들께 매우 유용한 책이 되리라 확신합니다.
- 강신진, 홍익대학교 교수
저자 소개
저자 : 김환희
항상 꿈꿔왔던 게임업계에서 9년째 즐겁게 일하는 중이다. 넥슨을 거쳐 현재는 엔씨소프트에서 게임 기획과 툴 제작, R&D를 하고 있다. 깃허브 블로그(https://greentec.github.io/)에 셰이더, PCG, 강화학습 등의 주제에 대해 인터랙티브 콘텐츠를 포함한 글을 올리고 있다.
책 속에서
목차
▣ 01장: 텐서플로 2.0 소개
1.1 텐서플로란?
1.2 2.0 버전의 주요 변화들
___1.2.1 API 정리
___1.2.2 즉시 실행 모드(eager execution)
___1.2.3 세션 대신 함수(functions, not sessions)
___1.2.4 tf.keras
___1.2.5 TPU 지원
▣ 02장: 텐서플로 2.0 설치
2.1 윈도우
___2.1.1 기존 엔비디아 드라이버 제거
___2.1.2 CUDA, cuDNN 설치
___2.1.3 아나콘다 설치
___2.1.4 텐서플로 2.0 설치
2.2 macOS
___2.2.1 아나콘다 설치
___2.2.2 텐서플로 2.0 설치
▣ 03장: 텐서플로 2.0 시작하기
3.1 Hello World
3.2 Hello 텐서플로 2.0
3.3 텐서플로 기초
___3.3.1 난수 생성
___3.3.2 뉴런 만들기
___3.3.3 첫 번째 신경망 네트워크: AND
___3.3.4 두 번째 신경망 네트워크: OR
___3.3.5 세 번째 신경망 네트워크: XOR
3.4 시각화 기초
___3.4.1 matplotlib.pyplot을 이용한 그래프 그리기
___3.4.2 2-레이어 XOR 네트워크의 정보 시각화
3.5 정리
▣ 04장: 회귀
4.1 선형 회귀
4.2 다항 회귀
4.3 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀
4.4 보스턴 주택 가격 데이터세트
4.5 정리
▣ 05장: 분류
5.1 이항 분류
5.2 다항 분류
5.3 Fashion MNIST
5.4 정리
▣ 06장: 컨볼루션 신경망
6.1 특징 추출
6.2 주요 레이어 정리
___6.2.1 컨볼루션 레이어
___6.2.2 풀링 레이어
___6.2.3 드롭아웃 레이어
6.3 Fashion MNIST 데이터세트에 적용하기
6.4 퍼포먼스 높이기
___6.4.1 더 많은 레이어 쌓기
___6.4.2 이미지 보강
6.5 정리
▣ 07장: 순환 신경망
7.1 순환 신경망의 구조
7.2 주요 레이어 정리
7.2.1 SimpleRNN 레이어
7.2.2 LSTM 레이어
7.2.3 GRU 레이어
7.2.4 임베딩 레이어
7.3 긍정, 부정 감성 분석
7.4 자연어 생성
___7.4.1 단어 단위 생성
___7.4.2 자소 단위 생성
7.5 정리
▣ 08장: 사전 훈련된 모델 다루기
8.1 텐서플로 허브
8.2 전이 학습
___8.2.1 모델의 일부를 재학습시키기
___8.2.2 특징 추출기
8.3 신경 스타일 전이
___8.3.1 컨볼루션 신경망을 사용한 텍스처 합성
___8.3.2 컨볼루션 신경망을 사용한 신경 스타일 전이
8.4 정리
▣ 09장: 오토인코더
9.1 인코더와 디코더, 잠재 변수
9.2 MNIST 데이터세트에 적용하기
9.3 클러스터링
___9.3.1 K-평균 클러스터링
___9.3.2 t-SNE
9.4 초해상도 이미지 얻기
9.5 이미지 분할
9.6 정리
▣ 10장: 강화학습
10.1 신경망으로 경험 학습하기
10.2 큐러닝
10.3 딥 큐러닝 네트워크
10.4 정리
맺음말
1.1 텐서플로란?
1.2 2.0 버전의 주요 변화들
___1.2.1 API 정리
___1.2.2 즉시 실행 모드(eager execution)
___1.2.3 세션 대신 함수(functions, not sessions)
___1.2.4 tf.keras
___1.2.5 TPU 지원
▣ 02장: 텐서플로 2.0 설치
2.1 윈도우
___2.1.1 기존 엔비디아 드라이버 제거
___2.1.2 CUDA, cuDNN 설치
___2.1.3 아나콘다 설치
___2.1.4 텐서플로 2.0 설치
2.2 macOS
___2.2.1 아나콘다 설치
___2.2.2 텐서플로 2.0 설치
▣ 03장: 텐서플로 2.0 시작하기
3.1 Hello World
3.2 Hello 텐서플로 2.0
3.3 텐서플로 기초
___3.3.1 난수 생성
___3.3.2 뉴런 만들기
___3.3.3 첫 번째 신경망 네트워크: AND
___3.3.4 두 번째 신경망 네트워크: OR
___3.3.5 세 번째 신경망 네트워크: XOR
3.4 시각화 기초
___3.4.1 matplotlib.pyplot을 이용한 그래프 그리기
___3.4.2 2-레이어 XOR 네트워크의 정보 시각화
3.5 정리
▣ 04장: 회귀
4.1 선형 회귀
4.2 다항 회귀
4.3 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀
4.4 보스턴 주택 가격 데이터세트
4.5 정리
▣ 05장: 분류
5.1 이항 분류
5.2 다항 분류
5.3 Fashion MNIST
5.4 정리
▣ 06장: 컨볼루션 신경망
6.1 특징 추출
6.2 주요 레이어 정리
___6.2.1 컨볼루션 레이어
___6.2.2 풀링 레이어
___6.2.3 드롭아웃 레이어
6.3 Fashion MNIST 데이터세트에 적용하기
6.4 퍼포먼스 높이기
___6.4.1 더 많은 레이어 쌓기
___6.4.2 이미지 보강
6.5 정리
▣ 07장: 순환 신경망
7.1 순환 신경망의 구조
7.2 주요 레이어 정리
7.2.1 SimpleRNN 레이어
7.2.2 LSTM 레이어
7.2.3 GRU 레이어
7.2.4 임베딩 레이어
7.3 긍정, 부정 감성 분석
7.4 자연어 생성
___7.4.1 단어 단위 생성
___7.4.2 자소 단위 생성
7.5 정리
▣ 08장: 사전 훈련된 모델 다루기
8.1 텐서플로 허브
8.2 전이 학습
___8.2.1 모델의 일부를 재학습시키기
___8.2.2 특징 추출기
8.3 신경 스타일 전이
___8.3.1 컨볼루션 신경망을 사용한 텍스처 합성
___8.3.2 컨볼루션 신경망을 사용한 신경 스타일 전이
8.4 정리
▣ 09장: 오토인코더
9.1 인코더와 디코더, 잠재 변수
9.2 MNIST 데이터세트에 적용하기
9.3 클러스터링
___9.3.1 K-평균 클러스터링
___9.3.2 t-SNE
9.4 초해상도 이미지 얻기
9.5 이미지 분할
9.6 정리
▣ 10장: 강화학습
10.1 신경망으로 경험 학습하기
10.2 큐러닝
10.3 딥 큐러닝 네트워크
10.4 정리
맺음말
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