Deep learning with TensorFlow 2 and Keras : regression, ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and more with TensorFlow 2 and the Keras API / 2nd ed
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| 245 | 1 0 | ▼a Deep learning with TensorFlow 2 and Keras : ▼b regression, ConvNets, GANs, RNNs, NLP, and more with TensorFlow 2 and the Keras API / ▼c Antonio Gulli, Amita Kapoor, Sujit Pal. |
| 250 | ▼a 2nd ed. | |
| 260 | ▼a Birmingham : ▼b Packt Publishing Ltd, ▼c c2019. | |
| 300 | ▼a xxv, 610 p. : ▼b ill. ; ▼c 24 cm. | |
| 504 | ▼a Includes bibliographical references and index. | |
| 650 | 0 | ▼a Machine learning. |
| 650 | 0 | ▼a TensorFlow. |
| 650 | 0 | ▼a Artificial intelligence. |
| 650 | 0 | ▼a Neural networks (Computer science) . |
| 700 | 1 | ▼a Kapoor, Amita. |
| 700 | 1 | ▼a Pal, Sujit. |
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소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
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| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(2층서고)/ | 청구기호 006.31 G973d2 | 등록번호 121253482 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
저자소개
안토니오 걸리(지은이)
혁신과 실행에 있어 전체적 기술과 관리를 구축하는 데 열정을 갖고 있다. 핵심 전문 분야는 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝과 검색엔진이다. 현재 스위스 취리히의 Google 클라우드 오피스 CTO로 재직 중이며 검색, 클라우드 인프라, 데이터 독립 대화형 AI를 연구하고 있다. 이전에는 EMEA의 CTO 사무실에서 근무했다. Google 바르샤바에서 관리자로 일하는 동안 GCE, 쿠버네티스, 서버리스, 보르그, 콘솔에서 클라우드 관리 팀에 집중하며 450명이 넘는 엔지니어 집단으로 성장시켰다. 지금까지 운 좋게 유럽 4개국에서 전문적인 경험을 얻을 수 있었고 EMEA의 6개국과 미국에서 팀을 관리했다. ◆ 암스테르담의 주요 과학 출판사인 Elsevier에서 부사장으로서 과학 출판을 이끌었다. ◆ 런던에서는 Microsoft Ask.com의 CTO로서 Bing 검색 작업을 수행하는 엔지니어링 사이트 책임자로 일했다. ◆ 이탈리아와 영국에서는 Ask.com 유럽의 CTO였다. ◆ 폴란드, 영국, 스위스에서는 Google에 근무했다. 검색, 스마트 에너지, 환경, AI에서 공동 발명한 수많은 기술이 있으며 11개 특허가 등록(21개 출원)됐고 코딩과 머신러닝에 관한 다수의 책을 저술했으며 이는 일본어와 중국어로도 번역됐다.
아미타 카푸어(지은이)
신경망 및 인공지능 분야의 연구를 가르치고 관리했다. 인도 델리대학교에서 부교수로 20년 이상 재직했으며 현재 프리랜서로 활동하고 있다. AI 컨설턴트이며 AI 및 EdTech 분야에서 일하는 다양한 조직에 전문 지식을 제공하고 있다.
수짓 팔(지은이)
Reed-Elsevier 그룹 내 고급 기술 그룹인 Elsevier Labs의 기술 연구 이사다. 관심 분야는 문맥 검색, 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝이다. Elsevier에서 여러 머신러닝 이니셔티브(initiatives)를 수행했는데 검색 품질 측정과 개선, 이미지 분류와 중복 탐지, 어노테이션, 의학과 과학 말뭉치에 대한 온톨로지 개발 등을 수행했다.
목차
Table of Contents Neural Network Foundations with TensorFlow 2.0 TensorFlow 1.x and 2.x Regression Convolutional Neural Networks Advanced Convolutional Neural Networks Generative Adversarial Networks Word Embeddings Recurrent Neural Networks Autoencoders Unsupervised Learning Reinforcement Learning TensorFlow and Cloud TensorFlow for Mobile and IoT and TensorFlow.js An introduction to AutoML The Math Behind Deep Learning Tensor Processing Unit
