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(케라스 창시자의) 딥러닝 with R (15회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Chollet, François Allaire, J. J. (Joseph J.), 저 박진수, 역
서명 / 저자사항
(케라스 창시자의) 딥러닝 with R / 프랑소와 숄레, J.J. 알래어 지음 ; 박진수 옮김
발행사항
파주 :   제이펍,   2019  
형태사항
xxii, 422 p. : 삽화, 도표 ; 25 cm
총서사항
제이펍의 인공지능 시리즈 ;15
원표제
Deep learning with R
ISBN
9791188621460
일반주기
색인수록  
부록: A. 우분투에서 케라스와 필요한 것들 설치하기, B. EC2 GPU 인스턴스에서 RStudio server 실행하기  
일반주제명
Computer vision. Mathematical statistics --Data processing. Machine learning --Technological innovations. Neural networks (Computer science) Artificial intelligence. R (Computer program language)
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 111809379 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 121253346 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 121254405 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 111809379 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 121253346 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z7 등록번호 121254405 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

강력한 케라스 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용해 딥러닝의 세계를 소개한다. 《Deep Learning with Python》이라는 이름으로 케라스 제작자이자 구글 인공지능 연구원인 프랑소와 숄레가 저술한 책을 바탕으로 알스튜디오(RStudio) 창립자인 J. J. 알래어가 R에 맞게 수정하였으며, 직관적인 설명과 실제적인 예를 통해 딥러닝을 이해할 수 있게 만들어 준다.

R과 케라스 예제로 배우는 딥러닝 핵심 원리!

머신러닝은 최근 몇 년 동안 주목할 만한 발전을 이루었다. 딥러닝 시스템을 통해 이전에는 불가능했던 스마트 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었으며, 이미지 인식 및 자연어 처리, 데이터의 복잡한 패턴 식별 등도 가능해졌다. 케라스 딥러닝 라이브러리는 R 기반의 데이터 과학자 및 개발자에게 딥러닝 과제를 해결하기 위한 최첨단 도구 모음을 제공한다.
이 책은 강력한 케라스 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용해 딥러닝의 세계를 소개한다. 《Deep Learning with Python》이라는 이름으로 케라스 제작자이자 구글 인공지능 연구원인 프랑소와 숄레가 저술한 책을 바탕으로 알스튜디오(RStudio) 창립자인 J. J. 알래어(J. J. Allaire)가 R에 맞게 수정하였으며, 직관적인 설명과 실제적인 예를 통해 딥러닝을 이해할 수 있게 만들어 준다. 독자들은 이 책을 통해 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생성 모델에서 R 기반 애플리케이션을 사용해 새로운 기술을 연습할 수 있을 것이다. 또한 머신러닝이나 딥러닝을 경험한 적은 없지만, R 프로그래밍 기술은 중급 이상이어야 더욱 도움이 될 것이다.

이 책의 주요 내용
■ 근본 가설들로부터의 딥러닝
■ 자신만의 딥러닝 환경 설정하기
■ 이미지 분류 및 생성하기
■ 텍스트 및 시퀀스에 대한 딥러닝


정보제공 : Aladin

저자소개

프랑소와 숄레(지은이)

캘리포니아 마운틴 뷰의 구글에서 딥러닝과 관련된 일을 한다. 케라스 딥러닝 라이브러리의 창시자이고 텐서플로 머신 러닝 프레임워크의 기여자다. 컴퓨터 비전과 형식 추론을 위한 머신 러닝 애플리케이션에 초점을 맞춰 딥러닝을 연구한다. 그의 논문은 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), NIPS(Neural Information Processing Systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등의 주요 콘퍼런스와 워크숍에서 소개되었다.

J. J. 알래어(지은이)

알스튜디오(RStudio)를 설립하고 알스튜디오 통합개발환경(RStudio IDE)을 개발했다. 또한, 텐서플로 및 케라스에 대한 R 인터페이스를 개발하기도 했다.

박진수(옮긴이)

정보기술(IT)과 관련하여 다양한 개발, 저술·번역, 기술편집, 기술교정, 자문, 발표, 기고를 해 왔다. 최근에는 주로 인공지능과 관련한 번역, 자문, 강의를 한다. 다수의 저서와 번역서는 온라인 서점에서 역자의 이름으로 검색할 수 있다.

정보제공 : Aladin

목차

옮긴이 머리말 
머리말 
이 책의 내용 
베타리더 후기 

PART I 딥러닝 기초 1 

CHAPTER 1 딥러닝이란 무엇인가? 3 
1.1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 4 
1.2 딥러닝을 하기 전에: 머신러닝의 간략한 역사 17 
1.3 왜 딥러닝인가? 왜 지금인가? 24 

CHAPTER 2 시작하기 전에: 신경망의 수학적 빌딩 블록 30 
2.1 신경망 둘러보기 31 
2.2 신경망에 대한 데이터 표현 36 
2.3 신경망의 장비: 텐서 연산 44 
2.4 신경망의 엔진: 경사 기반 최적화 52 
2.5 첫 번째 예제 되돌아보기 60 
2.6 요약 63 

CHAPTER 3 신경망 입문 64 
3.1 신경망 해부학 65 
3.2 케라스 소개 69 
3.3 딥러닝 워크스테이션 설정 73 
3.4 영화 감상평 분류: 이항 분류 예제 76 
3.5 뉴스 분류: 다중 클래스 분류 예제 89 
3.6 주택 가격 예측: 회귀 예제 97 
3.7 요약 105 

CHAPTER 4 머신러닝의 기본 106 
4.1 네 가지 머신러닝 106 
4.2 머신러닝 모델 평가 110 
4.3 데이터 전처리, 특징 공학 및 특징 학습 115 
4.4 과적합 및 과소적합 119 
4.5 머신러닝의 보편적인 작업 흐름 128 
4.6 요약 134 

PART II 딥러닝 실습 135 

CHAPTER 5 컴퓨터 비전 처리를 위한 딥러닝 137 
5.1 합성망 소개 137 
5.2 소규모 데이터셋을 이용해 합성망을 처음부터 훈련하기 148 
5.3 사전 훈련 합성망 사용하기 162 
5.4 합성망이 학습한 내용 시각화하기 178 
5.5 요약 197 

CHAPTER 6 텍스트와 시퀀스에 대한 딥러닝 198 
6.1 텍스트 데이터로 작업하기 199 
6.2 재귀 신경망의 이해 216 
6.3 재귀 신경망의 고급 사용 228 
6.4 합성망을 사용한 시퀀스 처리 249 
6.5 요약 257 

CHAPTER 7 고급 딥러닝 모범 사례 259 
7.1 순차 모델을 넘어: 케라스 함수형 API 259 
7.2 케라스 콜백과 텐서보드로 딥러닝 모델을 검사하고 관찰하기 277 
7.3 모델을 최대한 활용하기 287 
7.4 요약 297 

CHAPTER 8 생성적 딥러닝 298 
8.1 LSTM을 사용한 문장 생성 300 
8.2 딥드림 310 
8.3 신경망 이용 화풍 모사 317 
8.4 가변 오토인코더로 이미지 생성하기 327 
8.5 생성적 적대 망 소개 337 
8.6 요약 347 

CHAPTER 9 결론 348 
9.1 핵심 개념 검토 349 
9.2 딥러닝의 한계 360 
9.3 딥러닝의 미래 366 
9.4 빠르게 변화하는 현장 따라잡기 373 
9.5 맺는 말 375 

APPENDIX A 우분투에서 케라스와 필요한 것들을 설치하기 376 
A.1 설치 과정 개요 376 
A.2 시스템 필수 구성 요소 설치 377 
A.3 GPU 지원 설정 377 
A.4 케라스 및 텐서플로 설치 380 

APPENDIX B EC2 GPU 인스턴스에서 RStudio Server 실행하기 382 
B.1 딥러닝용 AWS를 사용해야 하는 이유는 무엇인가? 382 
B.2 딥러닝용 AWS를 사용하지 않는 이유는 무엇인가? 383 
B.3 AWS GPU 인스턴스 설정 383 
B.4 RStudio Server에 액세스하기 387 
B.5 케라스 설치 389 

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