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[1부] 우리 일상 속의 AI
▣ 01장: AI 동향 알아보기 1-1 AI 기술의 보급 1-2 시민 데이터 과학자의 등장 1-3 딥러닝 라이브러리 ▣ 02장: 파이토치 라이브러리 2-1 파이토치란? 2-2 파이토치의 특징 ___Define by Run 설계 사상을 채택함 ___“파이썬스러운” 구현이 가능함 ___자동미분 기능 2-3 파이토치의 구성 요소 ▣ 03장: 파이토치 개발 환경 갖추기 3-1 윈도우에서 설치 ___아나콘다 설치 ___파이썬 환경 설치 ___파이토치 설치 ___관련 라이브러리 설치 3-2 macOS에서 설치 ___아나콘다 설치 ___파이썬 환경 설치 ___파이토치 설치 ___관련 라이브러리 설치 3-3 리눅스에서 설치 ___아나콘다 설치 ___파이썬 환경 설치 ___파이토치 설치 ___관련 라이브러리 설치 [02부] 머신러닝 입문 ▣ 04장: 머신러닝이란 무엇인가? 4-1 머신러닝의 개요 4-2 지도 학습 4-3 비지도 학습 4-4 강화학습 ▣ 05장: 신경망 실전 활용 5-1 퍼셉트론 알고리즘 5-2 퍼셉트론 모형 학습 5-3 신경망의 알고리즘 5-4 신경망 모형 학습 5-5 예제: 와인 분류하기 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 [03부] 딥러닝 입문 ▣ 06장: 다층 퍼셉트론 실전 활용 6-1 알고리즘과 모형 학습 ___자기부호화기 ___최적화 기법 ___과적합 6-2 예제: 와인 분류하기 2 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 6-3 손글씨 이미지 분류 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 6-4 뉴스 기사 분류 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 6-5 시계열 데이터에서 이상탐지하기 ___주피터 환경 실행 ___학습 데이터 준비 ___신경망 구성 ___모형 학습 ___이상 점수 계산 ▣ 07장: 합성곱신경망 실전 활용 7-1 알고리즘 및 모형 학습 7-2 손글씨 이미지 분류하기 2 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 7-3 옷 이미지 분류 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 7-4 이미지 분류 ___주피터 환경 설정 ___학습 데이터 준비 ___텐서 생성 ___신경망 구성 ___모형 학습 ▣ 08장: Q러닝 실전 활용 8-1 Open AI 8.2 Q러닝 구현 8.3 Deep Q Network 구현 ▣ 부록A: 주피터 노트북 사용법 1. 주피터 노트북 실행 2. 홈 화면의 조작 방법 3. 노트북 화면의 조작 4. 주피터 노트북 종료 ▣ 부록B: 파이썬 기본 문법 1. 변수와 연산 2. 데이터 구조 다루기 3. 제어문 활용 4. 컴프리헨션 문법 활용 5. 함수 활용 6. 클래스 활용 7. 파일 다루기 ▣ 부록C: 파이썬 라이브러리 1. NumPy 라이브러리 2. pandas 라이브러리 3. Matplotlib 라이브러리 4. Pillow 라이브러리 5. KoNLPy 라이브러리 6. 서로 다른 포맷으로 데이터 변환 ▣ 부록D: 서포트 벡터 머신 구현 1. 주피터 환경 설정 2. 학습 데이터 준비 3. 모형 학습 ▣ 부록E: PyTorch 래퍼인 Skorch 사용하기 1. 주피터 환경 설정 2. 학습 데이터 준비 3. 신경망 구성 4. 모형 학습 |
저코이즈미 사토시
관심작가 알림신청역심효섭
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★ 이 책의 내용 ★
◎ 1부: AI 기술의 최신 동향과 파이토치 라이브러리 소개, 구현 환경 구축 ◎ 2부: 머신러닝의 개요, 신경망 알고리즘으로 사용한 학습 구현 ◎ 3부: 딥러닝 알고리즘(DNN, CNN, DQN)을 이용한 학습 구현 ★ 이 책의 대상 독자 ★ ◎ 머신러닝 및 딥러닝에 입문하는 IT 엔지니어 ◎ 수식 없이 알고리즘을 이해하고 싶은 사람 ◎ 직접 구현해보며 이해하고 싶은 사람 ★ 이 책의 특징 ★ ◎ 수식 없이 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이해할 수 있다. ◎ 간결한 파이썬 코드로 구현해 볼 수 있다. ◎ 이상탐지, 이미지 인식 등 다양한 과업에 대한 학습을 구현해 볼 수 있다. |