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한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 (Loan 15 times)

Material type
단행본
Personal Author
Ramsundar, Bharath Zadeh, Reza Bosagh, 저 장정호, 역 정하나, 역
Title Statement
한 권으로 끝내는 딥러닝 텐서플로 / 바라스 람순다르, 레자 자데 지음 ; 장정호, 정하나 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   한빛미디어,   2018  
Physical Medium
263 p. : 삽화 ; 24 cm
Varied Title
Tensorflow for deep learning : from linear regression to reinforcement learning
ISBN
9791162241226
General Note
회귀분석에서 강화학습까지 최고의 딥러닝 입문서  
색인수록  
Subject Added Entry-Topical Term
Machine learning Reinforcement learning Artificial intelligence
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No. 1 Location Main Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.31 2018z32 Accession No. 111800478 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2018z32 Accession No. 151343895 Availability Available Due Date Make a Reservation Service
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No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.31 2018z32 Accession No. 151343895 Availability Available Due Date Make a Reservation Service

Contents information

Book Introduction

신약 개발 분야에서 딥러닝을 활용하고 있는 연구자들이 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 쓴 실전적인 가이드북. 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 구성되었다.

회귀분석에서 시작해 하이퍼파라미터 최적화, CNN, RNN, 강화학습, 나아가 GPU 및 TPU까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 특히 소프트웨어 시스템을 설계해본 경험이 있는 개발자에게 도움이 되며, 딥러닝을 처음 접하는 과학자 및 다른 전문가에게도 유용한 내용으로 채웠다.

텐서플로 코드로 딥러닝 개념 원리 확실히 이해하기

딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 구성되었다. 회귀분석에서 시작해 하이퍼파라미터 최적화, CNN, RNN, 강화학습, 나아가 GPU 및 TPU까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다. 특히 소프트웨어 시스템을 설계해본 경험이 있는 개발자에게 도움이 되며, 딥러닝을 처음 접하는 과학자 및 다른 전문가에게도 유용한 내용으로 채웠다.

최신 텐서플로 코드로 체계적으로 이해하는 딥러닝 이론과 실무

딥러닝 이론 따로 구현 따로 공부하는 것보다 라이브러리로 실습하며 익히는 게 더 효율적이다. 그리고 현재 딥러닝에 가장 널리 쓰이는 라이브러리는 텐서플로다. 이 책은 신약 개발 분야에서 딥러닝을 활용하고 있는 연구자들이 딥러닝 기초 이론과 텐서플로 동작 원리를 단시간에 확실히 배울 수 있게 쓴 실전적인 가이드북이다.
딥러닝의 기초가 되는 텐서 수학에서 시작해 완전연결 신경망, CNN, RNN, GAN, 강화학습 등 입문자들이 꼭 알아야 할 기초 지식과 기법을 친절히 살펴본다. 수학 이론을 세세히 다루는 대신 적절한 코드 예제로 이해를 돕고, 프로그래밍에 익숙하지 않은 이들을 위해 선언형 프로그래밍과 객체지향 개념도 함께 살펴본다.
많은 입문서에서 적당히 넘어가는 하이퍼파라미터 최적화도 챕터를 할애해 설명하는 것도 장점이다. 끝으로 현업에서 접하게 될 GPU/TPU를 활용한 분산처리까지, 딥러닝/머신러닝 관련 업무에 종사하고 있다면 반드시 알아야 할 기법과 지식을 실무 관점에서 담았다.
웹에 수많은 데이터셋과 튜토리얼 코드가 공개되어 있지만, 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 이 책을 마스터하면 단편적인 딥러닝, 텐서플로 지식을 체계적으로 종합하여 현업에 준비된 개발자로 거듭날 수 있다.
● 기본 연산 등으로 텐서플로 기초 학습
● 기초적인 학습 시스템을 구축하며 수학 원리 습득
● 완전연결 네트워크 이해
● 하이퍼파라미터 최적화로 모델 품질 개선
● 합성곱 신경망으로 이미지 처리
● 순환 신경망으로 자연어 데이터셋 다루기
● 강화학습으로 틱택토 같은 게임 풀기
● GPU 및 TPU로 네트워크 학습


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

바라스 람순다르(지은이)

생물학적 빅데이터를 구축하는 블록체인(blockchain) 회사인 데이터마인드(Datamined)의 공동 창립자이자 최고기술책임자(CTO)다. 또한 신약 개발에 딥러닝을 적용하는 DeepChem1 라이브러리의 수석 개발자이자 MoleculeNet의 공동 개발자다. UC 버클리에서 EECS와 수학 분야 학사 학위를 받았으며, 최근 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터과학으로 박사 학위를 받았다. 또한 과학 분야 최우수 대학원생을 지원하는 허츠 펠로우십(Hertz Fellowship)에 선정돼 비제이 판데(Vijay Pande) 교수에게 연구 지도를 받았다.

레자 자데(지은이)

매트로이드(Matroid) 창립 CEO이자 스탠퍼드 대학교 부교수. 머신러닝, 분산 컴퓨팅, 이산응용수학을 연구하고 있다. KDD 최고논문상과 진 골룹 우수논문상을 수상한 바 있고, 마이크로소프트와 데이터브릭스에서 기술자문위원을 역임하기도 했다. 연구 중 트위터의 '팔로우 추천' 알고리즘을 머신러닝으로 구축했고, 이는 트위터에 머신러닝을 적용한 첫 사례였다. 아파치 스파크의 선형대수 패키지의 초기 제작자였고, 당시 작업물이 업계 및 학계의 클러스터 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 현재 스탠퍼드 대학교에서 분산 알고리즘과 최적화, 이산수학 및 알고리즘 강의를 개설해 가르치고 있다.

장정호(옮긴이)

네이버 검색 소프트웨어 엔지니어. 2006년에 티맥스에서 애플리케이션/시스템 간 데이터 전송 시스템 개발을 시작으로, 다음 커뮤니케이션에서 데이터 마이닝 업무, SAP에서 칼럼 기반의 인메모리 RDBMS인 HANA 개발에 동참했으며, 그 후 빅데이터 저장/분석 시스템 영역에 관한 연구를 통해 네이버에서 데이터 분석 시스템을 개발을 담당하고 있다.

정하나(옮긴이)

성균관대학교 글로벌경제학과를 졸업하고 삼성전자 무선사업부에서 데이터 분석 기반 마케팅 업무를 담당하고 있다. 공학 기술과 경영, 인문을 융합한 비즈니스 분석에 관심이 크다. 현재 연세대학교에서 빅데이터 분석 석사과정을 밟으며 학업과 실무를 병행하고 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

CHAPTER 1 딥러닝 소개 
1.1 머신러닝이 컴퓨터 과학을 집어삼키다 
1.2 딥러닝 기본 요소 
1.3 딥러닝 아키텍처 
1.4 딥러닝 프레임워크 
1.5 마치며 

CHAPTER 2 텐서플로 기초 소개 
2.1 텐서 소개 
2.2 텐서플로 기초 계산 
2.3 명령형과 선언형 프로그래밍 
2.4 마치며 

CHAPTER 3 텐서플로를 사용한 선형 및 로지스틱 회귀 
3.1 수학 복습 
3.2 텐서플로를 사용한 학습 
3.3 텐서플로에서 선형 모델 및 로지스틱 모델 학습하기 
3.4 마치며 

CHAPTER 4 완전연결 딥 네트워크 
4.1 완전연결 딥 네트워크란? 
4.2 완전연결 네트워크에서의 ‘뉴런’ 
4.3 완전연결 신경망 학습 
4.4 텐서플로 구현 
4.5 마치며 

CHAPTER 5 하이퍼파라미터 최적화 
5.1 모델 평가 및 하이퍼파라미터 최적화 
5.2 지표, 지표, 지표 
5.3 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘 
5.4 마치며 

CHAPTER 6 합성곱 신경망 
6.1 합성곱 아키텍처 소개 
6.2 합성곱 네트워크 애플리케이션 
6.3 텐서플로 합성곱 네트워크 학습 
6.4 마치며 

CHAPTER 7 순환 신경망 
7.1 순환 아키텍처 개요 
7.2 순환 셀 
7.3 순환 모델 애플리케이션 
7.4 신경 튜링머신 
7.5 순환 신경망을 사용하여 실제 작업하기 
7.6 펜 트리뱅크 말뭉치 처리하기 
7.7 마치며 

CHAPTER 8 강화학습 
8.1 마르코프 결정 과정 
8.2 강화학습 알고리즘 
8.3 강화학습의 한계 
8.4 틱택토 게임 
8.5 A3C 알고리즘 
8.6 마치며 

CHAPTER 9 대규모 딥 네트워크 학습 
9.1 딥 네트워크를 위한 커스텀 하드웨어 
9.2 CPU 학습 
9.3 분산 딥 네트워크 학습 
9.4 다중 GPU를 사용한 CIFAR-10 데이터 병렬 학습 
9.5 마치며 

CHAPTER 10 딥러닝의 미래 
10.1 기술 산업 밖의 딥러닝 
10.2 윤리적인 딥러닝 사용 
10.3 인공일반지능이 곧 도래할까요? 
10.4 이제 무엇을 해야 할까요? 

8. 관련 서적 (제목 + ISBN) 
●딥러닝의 정석 (9791162240519) 
●골빈해커의 3분 딥러닝, 텐서플로맛 (9791162240137) 
●러닝 텐서플로 (9791162240687) 
●핸즈온 머신러닝 (9791162240731)

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