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만들면서 배우는 파이토치 딥러닝 (12가지 모델로 알아보는 딥러닝 응용법)

오가와 유타로 저 | 한빛미디어 | 20210805

0원 → 36,000원

소개 딥러닝을 진정으로 가치있게 활용하는 방법! 딥러닝은 입출력 데이터와 손실함수만 잘 정의한다면 다양한 분야의 과제를 해결할 수 있다. 딥러닝 응용 방법으로 전이학습과 파인튜닝을 활용한 화상(이미지) 분류, 물체 감지, 시맨틱 분할, 자세 추정, GAN을 활용한 화상 생성 및 이상 탐지, 텍스트 데이터 감정 분석, 동영상 데이터 클래스 분류를 다뤘다. 직무 특성에 따른 도메인 지식과 딥러닝 구현 능력을 갖춘 인재로 성장하여 활약하는 데 이 책이 도움이 될 것이다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791162244609

에이트 씽크 (인공지능의 딥러닝을 이기는 동서양 천재들의 생각법)

이지성 저 | 차이정원 | 20200915

0원 → 15,300원

소개 AI, 포스트 코로나가 만든 뉴노멀의 시대! 인공지능이 복제할 수 없는 생각, Think 하는 뇌를 만들어라! 2019년, 120쇄를 돌파하며 한국에서《에이트》열풍을 일으킨 저자 이지성. 2020년에 그가 ‘에이트’를 실천할 수 있는 방법을 담은《에이트: 씽크》로 돌아왔다. 그간 《에이트》를 읽고, 인간만이 할 수 있는 것이 무엇인지 물었던 독자들에게 그는 좀더 구체적으로 ‘인공지능의 딥러닝을 이기는 Think의 힘’을 말한다. 저자는 인공지능에게 대체되지 않는 나를 만들기 위해서 공감 능력과 창조적 상상력이 필요하다고 말한다. 이 공감 능력과 창조적 상상력은 ‘Think’를 통해 얻을 수 있다. 공감 능력은 ‘나’를 넘어 ‘너’와 ‘우리’의 입장에서 ‘Think’ 할 때 발휘되고, 창조적 상상력의 불꽃은 기존에 있던 것에 혁신을 일으키는 ‘Think’를 하거나 기존에 없던 새로운 것을 ‘Think’ 할 때 타오르기 때문이다. 〉〉〉〉〉 이 도서는 『생각하는 인문학』의 개정증보판입니다. 〉〉〉

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791197126741

실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬 (전처리부터 딥러닝까지, 216개 실용 예제로 익히는 문제 해결 기법)

카일 갤러틴^크리스 알본 저 | 한빛미디어 | 20240429

0원 → 33,300원

소개 216개 레시피로 실전 머신러닝 문제를 쉽고 빠르게 해결하기 이 실용 가이드는 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』의 개정판으로, 현장에서 만날 수 있는 머신러닝 문제를 해결하는 데 도움이 될 200개 이상의 독립된 레시피를 제공합니다. 파이썬과 판다스, 사이킷런을 포함한 라이브러리에 익숙하다면 데이터 로드부터 모델 훈련, 신경망 활용에 이르기까지 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 개정판의 각 레시피에는 토이 데이터셋으로 복사, 붙여넣기, 실행한 뒤 작동하는지 확인할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 이때 사용 사례나 애플리케이션에 따라 이러한 레시피를 조정할 수 있습니다. 레시피에는 솔루션을 설명하고 유의미한 맥락을 제공하는 토론이 포함되어 있습니다. 이론과 개념을 넘어 실제 작동하는 머신러닝 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791169212373

파이토치 1.X로 시작하는 딥러닝

비슈누 수브라마니안^로라 미첼^스리 요게시 K 저 | 디케이로드북스 | 20200928

0원 → 21,600원

소개 파치토치는 기계 학습 및 심층 학습 개발자들과 연구자들에게 개발에 대한 접근성과 효율성으로 인해 사용자가 늘어가고 있는 추세이다. 이 책의 내용을 차례로 이해하고 주어진 예제들을 하나씩 실행해 되면 파이토치에서 심층 학습을 지원하는 다양한 기본 구성 요소들을 배우게 될 뿐만 아니라 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 이용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있게 된다. 아울러 ResNet, DenseNet, Inception과 같은 다양한 최신 심층 학습 아키텍처의 개념을 이해할 수 있을 것이다. 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)와 같은 다양한 영역에 신경망을 적용하는 방법도 익힐 수 있다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791196965631

딥러닝을 위한 최적화와 수치해석 (기본 수식과 파이썬으로 가장 핵심적인 최적화 문제를 다루는 딥러닝 학습!)

황윤구^양한별 저 | 남가람북스 | 20200203

0원 → 0원

소개 이 책은 텐서플로(Tensorflow)를 사용하여 다양한 딥러닝 모델들을 학습하는 방법과 최적화 이론을 다룹니다. 딥러닝에 관련된 많은 수학 이론들이 있지만, 가장 핵심적인 최적화 문제를 중심으로 딥러닝을 학습합니다. 현재까지 출판된 딥러닝 관련 도서와 강의들은 최적화 이론에 대해서 다루지 않거나 아주 간단하게 다룹니다. 하지만 최적화 이론을 이해하기에는 턱없이 부족한 양입니다. 이 책에서는 가장 먼저 최적화 이론을 소개하고, 최적화 문제는 텐서플로를 사용하여 풉니다. 이러한 방식은 딥러닝 모델을 텐서플로를 사용하여 학습시키는 경우에도 변하지 않습니다. 사실 텐서플로 외에도 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras) 등 많은 딥러닝 패키지들이 있습니다. 이들 모두는 최적화 문제를 푸는 것이 최종 목표입니다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791189184032

딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 (딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서)

마이크 베르니코 저 | 위키북스 | 20190124

0원 → 22,500원

소개 신경망의 깊숙한 데까지 파고들어 모델을 훈련하고 최적화하자! 인공지능의 세계로 들어가는 데는 딥러닝이 핵심적인 필요조건이다. 이 책을 통해 실무 문제에 직면한 데이터 과학자는 딥러닝 기술에 더 다가설 수 있고 딥러닝을 더 실용적으로 만들 수 있으며 딥러닝과 더 깊은 관계를 맺을 수 있다. 이 책에서는 실용적인 예제를 제시함으로써 딥러닝을 학문의 세계에서 실무의 세계로 옮긴다. 이 책을 통해 심층 신경망 훈련을 지켜보는 일과 딥러닝을 사용해 이진 분류 문제를 해결하는 데 텐서보드를 사용하는 법을 배울 수 있다. 또한 딥러닝 모델에서 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법을 배울 수 있다. 워드 임베딩 및 seq2seq 모델과 더불어 CNN, RNN, LSTM을 처음부터 실용적으로 구현하며 실습할 수 있다. 더 나아가 이 책으로 자율 에이전트 문제를 해결하기 위해 심층 Q 신경망과 같은 발전된 주제를 탐구할 수 있고, 두 가지 상호 적대적인 신경망을 사용해 진짜처럼 보이는 가짜 그림을 생성하는 방법을 알 수 있다. 이러한 구현에 필요하고 인기도 있는, 파이썬 기반 딥러닝 프레임워크인 케라스와 텐서플로도 살펴본다. 각 장에서 딥러닝 신경망을 배우는 동안 여러분이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 모범 사례와 안전한 선택지도 알 수 있다. 이 책의 내용을 배우고 나면 현업 문제를 딥러닝 신경망을 사용해 신속하게 해결할 수 있을 것이다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158391324

텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 (그림으로 익히고 파이썬 코드로 구현하는 인공신경망 알고리즘)

아다치 하루카 저 | 위키북스 | 20190103

0원 → 18,000원

소개 친절한 설명과 알기 쉬운 그림으로 이해하는 딥러닝! 『텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문』은 지금부터 딥러닝을 공부하고 싶어 하는 독자가 딥러닝 방법을 이해하고, 직접 구현할 수 있게 하는 것을 목적으로 합니다. 딥러닝을 처음 공부하기 시작하는 개발자는 일반적으로 2가지 벽을 넘지 못합니다. 첫 번째는 ‘딥러닝 방법’, 특히 이론을 설정하는 수식의 이해라는 벽입니다. 두 번째는 ‘구현 방법’이라는 벽입니다. 이 책에서는 구글의 딥러닝 프레임워크 텐서플로를 바탕으로 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 TFLearn 라이브러리를 사용해서, 실제로 딥러닝 프로그램을 구현해 봅니다. 실행 환경 구축도 처음부터 차근차근 설명하며, 샘플 코드도 차근차근 설명합니다. 이 책에서는 꼭 알아두었으면 하는 전결합 뉴럴 네트워크, 합성곱 뉴럴 네트워크(CNN), 재귀형 뉴럴 네트워크(RNN)을 설명합니다. 처음 공부하는 독자를 위해 모두가 쉽게 읽을 수 있게, 수식을 사용하지 않고 차근차근 데이터 과학의 관점에서 이론을 설명합니다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158391270

초보자를 위한 신경망 딥러닝 입문 (수식 없이, 코딩 없이 드래그 앤드 드롭으로 배우는 딥러닝)

아다치 하루카 저 | 위키북스 | 20180907

0원 → 19,800원

소개 드래그 앤드 드롭 조작만으로 딥러닝을 위한 시각적 체험 학습 실현! 이 책은 딥러닝을 처음 시작하려 하지만 수식을 이해하기 어렵다거나 프로그래밍 경험이 많지 않은 IT 엔지니어나 초보자를 대상으로 합니다. 신경망과 딥러닝에 대한 기본적인 이해부터 시작하여, 딥러닝 기법을 이용한 초?중?고급 이미지 분류 예제와 이를 위한 데이터 전처리까지 전문 데이터 과학자가 친절하게 전체적인 흐름을 알기 쉽게 그림과 함께 설명합니다. 소니가 개발한 무료 GUI 툴인 ‘신경망 콘솔’을 사용하여 단계적으로 딥러닝을 체험할 수 있도록 구성돼 있으며, 드래드 앤드 드롭만으로 ‘수식 없이’ 딥러닝 기법을 이해하고 ‘프로그래밍 없이’ 구현하는 방법도 알려 줍니다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158391164

파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습 (Transfer Learning으로 빠르고 손쉽게 구축하는 고급 딥러닝 모델)

디파니안 사르카르^러그허브 발리^타모그나 고시 저 | 위키북스 | 20191011

0원 → 27,000원

소개 이 책의 목적은 두 가지다. 첫째, 딥러닝과 전이학습에 관한 자세한 내용을 집중적으로 다루고 이해하기 쉬운 개념과 예제로 이 둘을 비교 및 대조한다. 둘째, 텐서플로, 케라스, 파이썬 등의 기존 생태계를 활용해 실제 사례와 연구 문제 등을 실습 예제로 다룬다. 이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로 시작해, 중요한 딥러닝 아키텍처인 CNN, DNN, RNN, LSTM, 캡슐 네트워크 등을 다룬다. 그다음, 전이학습의 개념에 초점을 맞춰 모델 동결, 미세 튜닝, VGG, Inception, ResNet을 포함한 사전 훈련된 최신 네트워크를 다룬다. 그리고 이러한 네트워크를 활용해 딥러닝 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 설명한다. 마지막으로 컴퓨터 비전, 오디오 분석, 자연어 처리(NLP) 같은 분야에서 다양한 실제 사례 연구와 문제를 다룬다. 이 책을 다 읽을 때쯤이면 각자의 시스템에서 딥러닝과 전이학습 이론을 구현할 만반의 준비가 돼 있을 것이다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158391454