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딥러닝 텐서플로 교과서

딥러닝 텐서플로 교과서

: 딥러닝 기초 이론부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 성능 최적화, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 텐서플로 2로 구현하여 이해한다!

서지영 | 길벗 | 2021년 04월 30일   저자/출판사 더보기/감추기
리뷰 총점10.0 리뷰 9건 | 판매지수 660
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품목정보

품목정보
발행일 2021년 04월 30일
쪽수, 무게, 크기 576쪽 | 183*235*23mm
ISBN13 9791165215477
ISBN10 1165215470

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저자 소개 (1명)

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이 책은 딥러닝에 대한 이론뿐만 아니라 텐서플로를 이용한 구현 방법도 함께 설명합니다. 따라서 순차적으로 매 장을 따라가면서 실습하다 보면 어렵지 않게 딥러닝과 텐서플로에 익숙해질 수 있습니다. 실습할 때는 예제 코드를 내려받아 실행하는 것보다는 직접 코드를 입력하고 실습해야 좀 더 실력이 빨리 향상됩니다. 딥러닝은 범위가 방대하고, 내용을 이해하는 것도 쉽지 않습니다. 따라서 입문하는 분들이 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 중점을 두고 집필했습니다. 특히 딥러닝과 텐서플로를 처음 접하는 분들이 어려워서 포기하지 않도록 처음부터 끝까지 난이도를 조절하는 데 중점을 두었습니다.

1~4장은 머신 러닝과 딥러닝에 대한 기본적인 내용뿐만 아니라 텐서플로 실습을 위한 환경 설정 방법에 대해 다룹니다. 5~11장은 딥러닝의 핵심적인 신경망에 대해 배웁니다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 및 자연어 처리와 관련된 다양한 신경망을 다룹니다. 또한, 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법도 알아봅니다. 12~13장은 강화 학습과 생성 모델을 배웁니다.

책 한 권에 딥러닝 전체를 아우를 수 있는 내용을 담으려고 노력하다 보니 신경망별로 깊이 있는 내용은 부족합니다. 대략적인 개요를 익힌 후 개별적인 신경망에 대해 깊이 있게 학습하려면 많은 논문을 살펴보는 것이 좋습니다. 논문에서 딥러닝 관련 지식이나 신경망이 어떻게 발전되고 있는지 흐름을 살펴볼 수 있습니다. 특히 머신러닝국제학회(International Conference on Machine Learning, ICML)와 표현학습국제학회(International Conference on Learning Representations, ICLR)에서 발표되는 논문들을 눈여겨보면 좋습니다.

더불어 텐서플로에 대한 꾸준한 관심도 필요합니다. 이 책을 집필하는 동안에도 텐서플로 버전이 업그레이드되어 전체 코드를 수정했을 정도로 기술이 빠르게 변화하고 있습니다. 텐서플로의 새로운 버전 관련 내용은 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko 웹 사이트에서 지속적으로 확인하면 좋습니다. 또한, 딥러닝을 실무에 적용해 보기 위해서는 논문의 내용을 텐서플로로 구현해 보는 연습을 해야 합니다. 물론 처음에는 어려울 수 있습니다. 하지만 책 내용을 완전히 숙지한 후 텐서플로 코드가 제공되는 논문들을 찾아서 연습하고 제공되지 않는 논문들은 직접 코드로 구현해 보는 단계적 노력이 필요합니다. 이 책이 여러분이 딥러닝 세계에 입문하는 데 도움이 되면 더 바랄 것이 없을 것 같습니다.
---「지은이의 말」중에서

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