상세정보

신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 익히도록 안내한다. 이론을 깊이 파헤치기보다 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 핵심이 잘 드러나도록 재구현했다.

텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념!
이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.

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

[관련 서적] (제목 + ISBN)
● 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 / 9788968484636
● 신경망 첫걸음 / 9788968483509
● 처음 배우는 머신러닝 / 9791162240045
● 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 / 9788968483394
● 텐서플로 첫걸음 / 9788968484902

정보제공 :

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