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제1부 소개
제1장 생물의 눈과 기계의 눈 제2장 사람의 언어와 기계의 언어 제3장 기계의 예술 제4장 게임하는 기계 제2부 핵심 이론 제5장 말(이론)보다 마차(코드) 제6장 핫도그를 감지하는 인공 뉴런 제7장 인공 신경망 제8장 심층 신경망 훈련하기 제9장 심층 신경망 성능 높이기 제3부 딥러닝 애플리케이션 제10장 머신 비전 제11장 자연어 처리 제12장 생성적 적대 신경망 제13장 심층 강화 학습 제4부 나 그리고 AI 제14장 딥러닝 프로젝트 시작하기 제5부 부록 부록 A 신경망 표기법 부록 B 역전파 부록 C 파이토치 |
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안녕하세요 이 책의 역자입니다.
2021-01-20
안녕하세요. “딥러닝 일러스트레이티드" 책을 번역한 박해선입니다. 이 책을 선택해 주신 많은 독자에게 감사의 말씀 드립니다. 이 책은 뛰어난 교육자이자 연구자인 존 크론, 그랜트 베일레이드가 글을 쓰고 파리 예술가 아그레이 바슨스가 그림을 그린 멋진 딥러닝 입문서 [Deep Learning Illustrated]의 번역서입니다. 이 분야에 대한 저자들의 경험과 지식 덕분에 복잡한 이론을 비유와 그림을 사용해 쉽게 설명하고 있습니다. 1부에서는 비전, 자연어, 예술, 게임 분야로 나누어 딥러닝의 발전 과정과 다양한 애플리케이션을 훌륭한 삽화와 함께 소개하고 있습니다. 이것만으로도 이 책의 가치는 충분하다 말할 수 있을 정도입니다. 2부에서는 단계별로 나누어 기본 인공 신경망을 배우고 구현합니다. 3부에서는 2부에서 배운 지식을 바탕으로 합성곱 신경망, 순환 신경망, GAN, 강화 학습 알고리즘까지 구현합니다. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝]을 보셨다면 그다음에 딥러닝을 더 자세히 배울 수 있는 책으로 아주 제격입니다. 멀티-백엔드 케라스를 사용한 원서와 달리 번역서는 최신 텐서플로 케라스를 사용합니다. 또 구글 코랩(Colab)에서 예제를 실행할 수 있어 브라우저만으로 책의 코드를 따라할 수 있습니다. 또 부록으로 파이토치에 대한 소개도 담고 있습니다. 책을 구매하시면 제 블로그의 에러타 페이지(https://tensorflow.blog/dl-illustrated/)를 꼭 참고해 주세요. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝], [GAN 인 액션], [핸즈온 머신러닝 2], [미술관에 GAN 딥러닝], [Do It! 딥러닝 입문], [파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북], [머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로], [파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝], [케라스 창시자에게 배우는 딥러닝] 등에 이어 열 세 번째 머신러닝 책입니다. 많은 분들의 응원 덕에 큰 힘을 얻습니다. 더 좋은 책으로 찾아 뵙겠습니다. 감사합니다.
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최신 딥러닝에 대한 통찰을 기르는 실용적 입문 가이드
딥러닝은 소프트웨어를 바꾸고, 인공지능의 새로운 가능성을 높이고, 전례 없는 알고리즘 성능을 달성하고 있습니다. 이 책은 독특하면서도 직관적으로 이 분야의 기술을 완벽하게 소개합니다. 풀컬러 그림과 따라 하기 쉬운 코드로 채워져 있어 딥러닝 모델을 만드는 복잡성을 없애고 누구나 쉽게 읽고 재미있게 배울 수 있습니다. 세계적인 수준의 강사이자 기술자인 존 크론은 그랜트 베일레벨드의 뛰어난 콘텐츠와 아그레이 바슨스의 아름다운 삽화와 함께 딥러닝이 무엇인지, 왜 이렇게 인기가 높은지, 다른 머신러닝 기술과 어떻게 연관되어 있는지 알기 쉬운 비유로 설명합니다. 크론은 이 기술을 적용하길 원하는 개발자, 데이터 과학자, 연구자, 분석가, 학생을 위한 참고 자료와 튜토리얼을 만들었습니다. 주피터 노트북으로 제공되는 파이썬 코드로 이론을 설명하고 빠른 습득을 위해 다재다능한 딥러닝 라이브러리인 케라스를 사용해 효율적인 텐서플로 모델을 신속하게 만들 수 있습니다. 또 다른 인기 라이브러리인 파이토치도 소개합니다. 머신 비전, 자연어 처리에서부터 이미지 생성과 게임 플레이 알고리즘까지 모든 주요 딥러닝 기술과 애플리케이션에 대한 실용적인 이해를 얻을 수 있습니다. ● 딥러닝 시스템을 특별하게 만드는 것과 기술자에게 미치는 영향 알아보기 ● 딥러닝 모델을 쉽게 만들고, 사용하고, 향상시키는 새로운 도구 살펴보기 ● 필수 이론 마스터하기:인공 뉴런, 훈련, 최적화, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성적 적대 신경망(GAN), 심층 강화 학습 등 ● 인터랙티브한 딥러닝 애플리케이션 제작 과정을 따라 해 보고 자신만의 인공지능 프로젝트 진행하기 |