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파이토치 딥러닝 마스터 (모의 암 진단 프로젝트로 배우는 신경망 모델 구축부터 훈련)
엘리 스티븐스^루카 안티가^토마스 피이만 | 책만 | 20220622
0원 31,500원
소개 파이토치 핵심 개발진이 직접 집필한 책으로, 최고 실무자가 바로 옆에 앉아서 딥러닝의 기초부터 실제 프로젝트 활용까지, 모델 성능 평가와 개선 방안을 차근차근 알려주는 느낌을 준다! 텐서, 신경망 같은 딥러닝 데이터 구조의 개념과 원리부터 파이토치와 의료 데이터를 활용한 완전하게 동작 가능한 딥러닝 서비스 구축부터 배포까지, 딥러닝 전체 워크플로를 모두 다룬다! 이 책에서는 파이토치를 활용해 신경망과 딥러닝 시스템을 만드는 방법을 알려준다. 종양 이미지 분류기라는 실전 예제 구축 작업을 바닥부터 배우는 실용적인 내용이 가득하다. 동시에 파이토치 텐서 API, 파이썬의 데이터 로딩, 훈련 모니터링, 결과 시각화 등 딥러닝 파이프라인 전체에 대한 최고의 실습 사례를 다룬다. | 이 책에서 다루는 내용 | - 심층 신경망 훈련 - 모듈과 손실 함수 구현 - 파이토치 허브의 사전 훈련된 모델 활용 - 주피터 노트북 코드 샘플 탐구 - 딥러닝 모델 성능의 분석, 평가, 개선 - 폐 종양 CT 영상 데이터를 활용한 모델 분석부터 서빙까지 엔드투엔드 모의 암 진단 프로젝트
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791189909413
그림으로 배우는 딥러닝
앤드류 글래스너 | 에이콘출판 | 20220531
0원 54,000원
소개 복잡한 수식과 코드 없이 머신러닝과 딥러닝을 배우는 데 꼭 필요한 이론을 배울 수 있도록 구성했다. 필수로 익혀야 하는 통계 이론과 머신러닝의 기초 지식, 여러 딥러닝 구조와 응용 분야를 최대한 쉽게 풀어냈다. 딥러닝 입문자가 핵심적인 이론을 이해할 수 있도록 그림 설명을 제공하며, 코드를 작성할 준비가 됐을 때 활용할 수 있는 파이썬 예제를 별도로 제공한다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791161756448
컴퓨터 비전과 딥러닝 (텐서플로와 케라스를 사용한 전문 가이드)
라쟈링가파 샨무갸마니 | 에이콘출판사 | 20180831
0원 28,500원
소개 딥러닝은 인공 지능에 혁명을 일으키고 있으며 앞으로 수십 년 동안 강렬하게 세상을 바꿀 기술이다. 심층 학습을 기반으로 한 인공 지능은 산업혁명과 비슷한 수준의 영향을 미칠 수 있다. 딥러닝은 현실상에서는 산업 혁명과 기계와 마찬가지로 산업 생산성을 향상시키고 많은 인류의 생활 수준을 높여줄 것이다. 컴퓨터 비전을 위해 활용될 수 있는 딥러닝에 대한 기본 지식들을 파악하게 되고, 딥러닝의 강력한 힘과 많은 애플리케이션을 지원하기 위한 내용에 대해서 알게 될 것이다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791161752006
Do it! 딥러닝 교과서 (퍼셉트론부터 GAN까지 핵심 이론 총망라!)
윤성진 | 이지스퍼블리싱 | 20211018
0원 25,200원
소개 이 딥러닝 코드는 왜 이렇게 동작할까? 최신 딥러닝 논문, 해외 주요 강의를 보기 전에 꼭 읽어야 할 책! 딥러닝 입문자도, 실무자도 모두 이 책으로 딥러닝 공부를 시작하자! 지금까지 등장한 딥러닝 기술들은 모두 딥러닝 기초 모델을 변형하여 발전한 것이다. 즉, 최신 딥러닝 논문이나 기술을 쉽게 공부하고 제대로 적용하려면 딥러닝 모델이 처음부터 지금까지 어떻게 발전했고, 어떻게 동작하는지, 어떤 부위에 어떤 수식이 적용되는지 속속들이 알아야 한다. 딥러닝 기초를 단단하게 익히고 싶은 입문자라면, 더 깊은 곳으로 나아가길 바라는 개발자라면 이 책으로 딥러닝 공부를 시작해 보자.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791163032991
파이썬 딥러닝 프로젝트
Matthew Lamons | 홍릉 | 20220107
0원 35,100원
소개 이 책은 파이썬 딥러닝 프로젝트에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791156009382
생명과학을 위한 딥러닝 (생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝)
바라스 람순다르 | 에이콘출판 | 20200819
0원 22,500원
소개 로봇 공학의 발전으로 수많은 생명과학 실험들은 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어 낸다. 현대 생명 과학자들은 거대한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾고 지식을 얻어 과학적 결론을 도출해내는 능력이 필요하다. 이 책은 딥러닝을 유전체학부터 신약 개발,질병 진단까지 다양한 생명과학 영역에서 사용하는 방법을 소개한다. 또한 실제로 사용할 수 있는 예제 코드를 제공해 독자들의 시간을 아껴줄 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 분자 데이터에 머신러닝을 적용하는 방법 ■ 유전학/유전체학을 위한 강력한 분석 도구로서의 딥러닝 ■ 딥러닝으로 생물물리학 시스템 이해 ■ DeepChem 라이브러리를 사용한 머신러닝 소개 ■ 딥러닝을 사용한 현미경 이미지 분석 ■ 딥러닝을 사용한 의료 이미지 분석 ■ VAE와 GAN 모델 ■ 머신러닝 모델의 작동 원리 해석
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791161754420
실습으로 배우는 딥러닝
김병만^이종열^문창배 | 홍릉 | 20200722
0원 27,550원
소개 김병만 , 이종열 , 문창배의 『실습으로 배우는 딥러닝』은 〈딥러닝 소개〉, 〈데이터 전처리(preprocessing)〉, 〈인공신경망(Artificial Neural Network)〉, 〈텐서플로우(TensorFlow)〉 등이 수록되어 있다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791156007210
정석으로 배우는 딥러닝 (텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘)
스고모리 유우스케 | 위키북스 | 20171123
0원 24,300원
소개 기초부터 응용까지, 이론에서 구현까지! 이 책은 딥러닝과 신경망에 관한 예비 지식 없이도 학습해 나아갈 수 있도록 기본적인 내용부터 이론과 구현에 관해 상세하게 설명합니다. 구현에는 파이썬의 딥러닝용 라이브러리인 텐서플로(1.0)와 케라스(2.0)를 사용합니다. 이 책은 단순 퍼셉트론부터 시작해서 다층 퍼셉트론, 심층 신경망, 순환 신경망 등 다양한 기법에 관해 설명합니다. 취급할 데이터의 종류에 따라 생각해야 할 과제도 다르므로 이에 맞춰 네트워크를 변화시키며 학습을 진행합니다. 이 책에서 배운 이론만 잘 알고 있으면 앞으로 어떤 딥러닝 기법이 나와도 금방 이해하고 능숙하게 사용할 수 있을 것입니다. 그리고 자신이 직접 새로운 모델을 고안해 낼 수도 있을 것입니다. .
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158390822
구글에서 배우는 딥러닝 (구글 엔지니어들이 말하는 딥러닝의 현재와 미래)
닛케이 빅데이터 | 영진닷컴 | 20170905
0원 14,400원
소개 구글 엔지니어들이 직접 설명하는 딥러닝 기술의 현재와 미래 ‘구글에서 배우는 딥러닝’ 제 4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 기술은 이제 많은 사람들에게 익숙한 용어가 되었지만. 실제로 자세히 알고 있는 사람은 많지 않다. 기계와 사람이 대화하는 CF의 한 장면처럼 인공지능 기술은 이미 일상에 많이 적용되고 있다. 딥러닝 기술은 수많은 데이터들을 토대로 마치 사람처럼 스스로 학습을 하는 머신 러닝 기술의 한 분야이다. 이 책은 구글의 엔지니어들과의 취재를 통해 어려운 용어나 수식 없이 전반적인 딥러닝 기술의 개요에 대해 쉽게 알 수 있도록 풀어내고 있다. 미래 비즈니스의 중심이 되는 딥러닝 기술에 대해 전혀 모르는 초보자부터 인공지능에 대해 기본적으로 이해하고 공부하고 싶은 개발자까지 누구나 이해할 수 있도록 한 편의 다큐멘터리처럼 쉽게 구성되었다.
국제표준 도서번호(ISBN) : 9788931456639
딥러닝을 위한 선형대수학
길버트 스트랭 | 한빛아카데미 | 20200805
0원 34,200원
소개 선형대수학과 딥러닝의 관계를 밝힌다! MIT의 길버트 스트랭 교수가 선형대수학과 딥러닝을 강의한 내용을 고스란히 담았다. 선형대수학을 비롯해 최적화, 확률과 통계 등 딥러닝과 신경망을 이해하는 데 필요한 수학 이론을 제대로 다질 수 있다. 수학과 딥러닝의 관계를 이해하고 이 분야의 최고 전문가가 되길 희망한다. 이러한 분들이 보면 좋습니다. ■ 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학에 관심이 있는 이공계열 대학생이나 대학원생 ■ 수학적 토대가 궁금한 딥러닝 전문가
국제표준 도서번호(ISBN) : 9791156644972
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