- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
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
-
정가30,000원
-
판매가27,000원 [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
-
적립금1,500원 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
품절된 상품입니다.
회원리뷰
ISBN: 9791158391812
484쪽
188 x 240 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 440
- 주간 컴퓨터/IT: 25위
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
-
단단한 머신러닝 조우쯔화 30,000원
-
OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝 황선규 37,800원
-
한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 바라스 람순다르, 레자 자데 21,600원
-
처음 배우는 데이터 과학 필드 케이디 25,200원
-
PyTorch로 시작하는 딥러닝 비슈누 수브라마니안 22,500원
이 책의 시리즈
전체 선택
쇼핑카트 담기
-
-
C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 [개정판] 32,400원 (10%↓+5%P)
-
실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 25,200원 (10%↓+5%P)
-
데이터 분석을 떠받치는 수학 [개정판] 24,300원 (10%↓+5%P)
-
파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습 27,000원 (10%↓+5%P)
-
텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 18,000원 (10%↓+5%P)
-
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
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)
