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딥러닝 첫걸음 (머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지)
김성필 | 한빛미디어
0원 | 20161230 | 9788968487323
머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 다루고 있는『딥러닝 첫걸음』. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술이다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 한다. 따라서 책의 첫 번째 주제는 ‘머신러닝'에 대해 살펴본다. 두 번째 주제는 ‘인공 신경망'이다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계이다. 세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’에 대해 살펴본다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시한다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해 본다.
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파이토치 첫걸음 (딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지)
두세교 | 제이펍
21,600원 | 20190509 | 9791188621590
정말정말 쉽게 시작하는 파이토치&딥러닝 입문! 고도의 기술을 배운다고 해서 그 시작도 어려워야만 할까? 이 책은 미간 찌푸리지 않고 부담 없이! 마음 편히! 임할 수 있는 파이토치 입문용 최강 서적이다. 학습을 위한 자세한 예제는 물론이고 자칫 어려워서 등돌리게 될 수 있는 수식 투성이 구성은 최대한 배제하여 초보자를 더욱 배려하였다. 책 내용에 따라 직접 파이토치 실습을 하다 보면 어느새 파이토치와 딥러닝의 높은 문턱을 넘어선 자신을 발견할 수 있을 것이다.
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신경망 첫걸음 (수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초)
타리크 라시드 | 한빛미디어
22,500원 | 20170403 | 9788968483509
인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다.
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파이토치 첫걸음 (딥러닝 기초부터 RNN, 오토인코더, GAN 실전 기법까지)
최건호 | 한빛미디어
20,700원 | 20190607 | 9791162241899
■ 페이스북이 주도하는 딥러닝 프레임워크 파이토치 기초부터 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 실전 기법까지 A to Z 딥러닝 구현 복잡도가 증가함에 따라 ‘파이써닉’하고 사용이 편리한 파이토치가 주목받고 있다. 파이토치 코리아 운영진인 저자는 다년간 딥러닝을 공부하고 강의한 경험을 살려 딥러닝의 진입 장벽을 낮출 목적으로 이 책을 집필했다. 파이토치 설치부터 CNN, RNN, 나아가 스타일 트랜스퍼, 오토인코더, GAN 등 최신 연구 결과까지 살펴본다. 같은 어려움을 겪었던 개발자의 마음으로 개념 원리와 구현을 균형 있게 구성하여 쉽게 읽을 수 있다.
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텐서플로 첫걸음 (텐서플로 1.0 버전 테스트 완료) (회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망까지 딥 러닝 제대로 입문하기)
조르디 토레스 | 한빛미디어
14,400원 | 20160829 | 9788968484902
처음 만나는 친절한 텐서플로 입문서 전 세계 거대 기업들이 인공지능과 머신 러닝에 투자하는 가운데 구글이 오픈소스로 공개한 딥 러닝 라이브러리 텐서플로가 큰 관심을 받고 있다. 이 책은 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 1.0 버전에 맞춰 내용을 업데이트하고, 순환 신경망 예제를 부록으로 추가했다.
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