오승환, 테디노트(이경록), 김태헌, 홍재권  | 정보문화사

14,580원  | 20210630  | 9788956749099

텐서플로 A to Z 활용하기! 텐서플로는 누구나 쉽게 활용 가능한 신경망을 구축할 수 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나다. 이 책은 텐서플로를 이해하고 실제 데이터 환경에서 사용하고자 하는 사람을 위해 쉽게 풀어서 설명하기 위해 만들어졌다. 따라서 텐서플로 입문자라면 이 책을 통해 눈높이에 맞게 학습할 수 있을 것이다. 이 책은 총 여섯 개의 파트로 이루어져 있다. 파트1에서는 파이썬 코드를 직접 실행할 수 있는 개발 환경을 설정하는 방법을 소개한다. 파트2에서는 텐서플로의 특징과 텐서플로에서 데이터를 처리하는 기본 자료형인 텐서에 대해 설명한다. 파트3에서는 딥러닝 프레임워크 중에서도 텐서플로 케라스에 대해 설명한다. 또한 인공신경망 구조를 정의하고 실제 모델을 훈련, 평가, 추론하는 전 과정을 단계적으로 살펴본다. 파트4에서는 케라스와 텐서플로를 활용하여 이미지를 분석하는 합성곱 신경망을 다룬다. 파트5에서는 순환신경망을 활용한 자연어 처리를 다루고, 파트6에서는 강화 학습을 다룬다. 이 책의 다양한 예제들은 대부분 구글 코랩 환경에서 실행되도록 준비되어 있다. 저자가 엄선한 예제들을 하나하나 따라하며 익혀나간다면 역량 개발에 큰 도움을 받을 수 있을 것이다. 공부한 내용을 적용하여 캐글 경진 대회에 도전할 수도 있다.

서지영  | 길벗

23,940원  | 20210430  | 9791165215477

기본기에 충실한 딥러닝 입문서! 기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 텐서플로 2로 구현하며 배운다! 머신 러닝 핵심 알고리즘부터 합성곱 신경망, 설명 가능한 CNN, 순환 신경망, LSTM 같은 딥러닝 알고리즘 이론을 이해하는 데 집중하며, 각 알고리즘을 언제, 어떤 상황에서 사용하면 좋은지도 함께 살펴본다. 또한, 기본 알고리즘 외에 전이 학습, 자연어 처리, 시계열 분석, 강화 학습, GAN 등 꼭 알아둬야 할 개념도 빠트리지 않고 충분히 설명한다. 각 개념을 학습한 뒤에는 텐서플로 2로 직접 구현해 보면서 딥러닝의 개념, 구현 방법, 적용 범위 등을 확실하게 이해할 수 있다.

임동훈  | 자유아카데미

32,400원  | 20231215  | 9791158085384

독자들은 딥러닝을 위해 어떤 프레임워크를 사용하는 것이 좋은가? 지금까지 학계와 기업 모두에서 가장 인기 있는 프레임워크는 텐서플로(TensorFlow)이다. 이 책은 텐서플로를 백엔드 엔진으로 사용하는 딥러닝 프레임워크, 즉 케라스(Keras)를 사용한다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용하는 데 가장 좋은 도구로 널리 권할 만한 것이다. 이 책을 다 읽고 나면 딥러닝이 무엇이고, 왜 중요하며, 어떻게 작동하는지를 이해할 수 있을 것이다. 이 책은 총 10개의 장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 전반적인 딥러닝 개요에 대해 소개하고, 제2장에서는 딥러닝 실습을 위한 환경에 대해 다룬다. 제3장에서는 딥러닝의 기반이 되는 인공 신경망에 대해 다루며, 제4장에서는 딥러닝 기본 절차에 대해 다루고, 제5장에서는 케라스에 대해 다룬다. 제6장에서는 딥러닝의 모델 중 DNN 모델에 대해 다루고, 제7장에서는 영상 인식에 사용되는 CNN 모델, 제8장에서는 자연어 처리 모델, 제9장에서는 순차 데이터에 적합한 RNN 모델과 LSTM 모델, 그리고 제10장에서는 딥러닝에서 ‘실제같이 보이는 허구’를 만들어내는 GAN 모델에 대해 다룬다.

박유성  | 자유아카데미

37,800원  | 20230210  | 9791158083397

이 책에 제공된 프로그램은 tf.keras로 작성되었기 때문에 Jupyter Notebook 또는 클라우드 기반의 Colab에서 실습할 수 있도록 최적화되어 있다. 독자 스스로 프로그램을 이해할 수 있도록 가능한 한 상세한 해설을 하였으며, 필요한 프로그램과 데이터는 자유아카데미 홈페이지 자료실에서 다운로드할 수 있도록 준비하였다. 제2판과 비교하여 이번 제3판의 특징은 딥러닝의 기본원리, 오차분석을 통한 과대적합 및 과소적합의 진단과 해결방안, 그리고 딥러닝 모형의 진화의 관점에서 효율적이고 우수한 성능을 가진 딥러닝의 설계 등에 중점을 두어 개념을 재정립하였으며 첨단 딥러닝 모형을 대폭 추가한 것으로 요약할 수 있다.

Kapoor, Amita, 안토니오 걸리, Pal, Sujit  | 에이콘출판

45,000원  | 20230828  | 9791161757773

딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해 딥러닝의 기초를 설명하고, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 소개한다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루며, 확률적 텐서플로와 그래프 신경망에 대해서도 친절하게 안내한다. 풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로의 사용 방법을 다양한 응용분야에 걸쳐 직접 구축해볼 수 있다. GAN을 통한 필기체 숫자의 생성, RNN과 LTSM이 나오게 된 배경 및 어떤 문제를 해결하고자 했는지에 대한 배경 설명을 듣고 나면 다양한 각도에서 딥러닝을 이해하게 될 것이다. 트랜스포머를 별도로 다루는 새로운 장을 추가했고, BERT, GPT-2, GPT3, Reformer 등 다양한 언어 모델에 대한 상세한 설명과 비교 및 Huggin Face 라이브러리를 통한 다양한 언어 예제 등 2판에 비해 여러 내용을 보강했다. 그래프 신경망 또한 예제와 함께 그 기능과 특징을 자세히 설명한다.

김동근  | 가메

23,400원  | 20200918  | 9788980783083

『텐서플로 딥러닝 프로그래밍』은 〈인공지능 · 딥러닝 · 텐서플로 설치〉, 〈텐서플로 기초〉, 〈회귀(Regression)〉, 〈tf.keras를 사용한 회귀〉, 〈완전 연결 신경망 분류(Classification)〉 등 텐서플로 딥러닝 프로그래밍에 대한 기초적이고 전반적인 내용이 수록되어 있다.

박유성  | 자유아카데미

0원  | 20211120  | 9791158083335

이 책은 텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

황윤구, 양한별, 신동욱  | 남가람북스

29,700원  | 20221101  | 9791189184087

이 책은 텐서플로(TensorFlow)를 사용하여 다양한 딥러닝 모델을 학습하는 방법과 최적화 이론을 다룹니다. 딥러닝에 관련된 많은 수학 이론이 있지만, 가장 핵심적인 최적화 문제를 중심으로 딥러닝 학습을 설명합니다. 2020년도에 발간된 “딥러닝을 위한 최적화와 수치해석”의 개정판 성격이 강합니다. 텐서플로 1이던 기존 실습 예제들이 모두 텐서플로 2로 변경되는 큰 변화가 있습니다. 또한, 기존에는 자연어 데이터에서 중요한 사전학습 관련 파트를 추가하고, 영상, 자연어, 그리고 테이블 데이터가 모두 섞여 있는 데이터를 다루는 파트도 추가하여 실제 현장과 제품에 적용할 때 도움이 되도록 구성하였습니다. 현재까지 출판된 딥러닝 관련 도서와 강의들은 최적화 이론에 대해서 다루지 않거나 너무 간단하게 다룹니다. 하지만 최적화 이론을 이해하기에는 부족한 양입니다. 이 책에서는 가장 먼저 최적화 이론을 소개하고, 최적화 문제는 텐서플로를 사용하여 풉니다. [이 책에 필요한 선행학습] 이 책의 원활한 이해를 위해서는 다음과 같은 선수 지식이 필요합니다. 이 책은 파이썬 기초 문법과 수식에 관해서 일일이 설명하지 않습니다. 선행학습이 되어 있다면 학습 효과를 더 높일 수 있습니다. 1. 파이썬(Python) 기초 문법에 대한 이해 2. 대학 강의에서 다루는 미분과 편미분의 이해 [이 책의 대상 독자] 이 책은 다음과 같은 독자를 대상으로 합니다. 1. 딥러닝 핵심 이론에 대한 이해가 필요한 독자 2. 딥러닝 관련 논문을 읽는데 어려움을 겪는 독자 3. 텐서플로를 이용한 딥러닝 코드가 있지만, 자신만의 데이터로는 잘 동작하지 않는 현상을 겪은 독자 4. 텐서플로 패키지의 개념이 궁금한 독자 5. 딥러닝의 기초 이론과 텐서플로를 동시에 배우고 싶은 독자 [소스코드 다운로드 및 Q&A] 소스코드 다운로드와 Q&A는 저자 웹페이지에서 확인할 수 있습니다. * 저자 웹페이지: https://github.com/DNRY/tfopt

루카 마사론, 알베르토 보세티, 알렉세이 그리고리예프, 아비셱 타쿠르, 라잘링가파 샨무가마니  | 위키북스

24,300원  | 20181121  | 9791158391232

텐서플로를 활용한 다양한 딥러닝 시스템을 설계해 보자! 텐서플로는 머신러닝과 딥러닝에 사용되는 가장 유명한 프레임워크다. 텐서플로는 다양한 종류의 딥러닝 모델을 매우 높은 정확도로 훈련시키기 위한 빠르고 효율적인 프레임워크를 제공한다. 이 책은 10개의 현실적인 프로젝트를 통해 텐서플로를 활용해 딥러닝을 수행하는 방법을 익히게 돕는다. 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》에서는 우선 딥러닝에 적합한 텐서플로 환경을 구성한 다음, 텐서플로를 활용해 컨볼루션망(ConvNet), 순환 신경망(RNN), LSTM, 대립쌍 구조를 활용한 생성망(GAN)을 비롯해 다양한 유형의 딥러닝 모델을 훈련시키는 법을 배운다. 그 과정에서 이미지 처리, 추천 시스템, 주가 예측, 챗봇 구성 등 다양한 실세계 문제를 해결하는 딥러닝 솔루션을 만들어 본다. 또한 기계 번역을 수행하거나 강화학습 기법을 활용해 게임을 할 수 있는 시스템도 만들어 볼 것이다. 이 책이 끝나면 딥러닝의 모든 개념을 학습하고 텐서플로로 구현해보게 될 것이며, 텐서플로로 자신만의 딥러닝 모델을 어려움 없이 구축하고 훈련시킬 수 있게 될 것이다.

이숙번, 이고잉  | 위키북스

21,600원  | 20211215  | 9791158392994

너무 어려워서 높은 벽처럼 느껴졌던 ‘딥러닝(deep learning)’, 이 책과 함께라면 쉽게 시작할 수 있습니다! 《생활코딩 머신러닝 실습편 with 파이썬 텐서플로》는 초등학생부터 어르신까지, 딥러닝이 궁금하고 직접 코딩해보고 싶은 모든 분을 위한 책입니다. 복잡한 원리와 수학을 몰라도, 휴대폰 사용법을 익히듯 쉽고 재미있게 딥러닝을 배울 수 있습니다. 구글의 딥러닝 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)를 활용해 간단한 형태의 딥러닝 모델을 작성합니다. 실습은 무료로 사용할 수 있는 구글 코랩(Colaboratory)과 스프레드시트(Google Sheets)를 이용해 이뤄지므로 고성능 컴퓨터가 없어도 충분히 실습할 수 있습니다.

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리  | 길벗

30,800원  | 20210331  | 9791165215187

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로! 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지! 코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 적절하다.

박유성  | 자유아카데미

0원  | 20200903  | 9791158082772

『텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝』은 〈딥러닝 데이터와 세 가지 기본신경망〉, 〈최적화와 딥러닝 모형진단〉, 〈TensorFlow 2.x와 Keras〉 등 텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝의 기초적이고 전반적인 내용이 수록되어 있다.

산타누 파타나야크  | 에이콘출판

31,500원  | 20190228  | 9791161752761

딥러닝에 필요한 수학적 기초부터 딥러닝의 기본 이론, CNN, RNN, RBM 및 GAN까지 모두 다루고 있는 책이다. 먼저, 딥러닝에 필요한 선형대수, 확률, 미적분, 최적화와 같은 기본적인 수학적인 기초를 탄탄히 다진다. 이를 기반으로 딥러닝의 기본 개념을 쉽게 설명한다. 또한 텐서플로의 기본 구문을 설명해 텐서플로에 익숙할 수 있도록 돕는다. CNN을 소개하면서 기본적인 신경망의 구조를 상세히 설명하고, RNN, LSTM, 양방향 RNN 및 GRU와 같은 고급 주제를 다룬다. 그리고 RBM 및 인코더를 다루면서 세부 주제인 깁스 샘플링, 베이지안 추론, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법 및 PCA, ZCA 화이트닝과 같은 같은 기법에 상세히 설명한다. 이와 더불어 DBN에 대해서도 자세히 다룬다. 마지막으로 신경망의 고급 주제인 R-CNN, Fast R-CNN 및 GAN에 대해 관련된 예제와 함께 상세히 설명하고 있다. 이 책 한 권으로 딥러닝의 수학적인 기초 및 고급 주제까지 모두 배울 수 있다.

나카이 에츠지  | 제이펍

21,600원  | 20170712  | 9791185890876

텐서플로를 이용하여 ‘합성곱 신경망(CNN)’의 구조를 완벽히 이해한다! 이 책은 머신러닝과 데이터 분석을 제대로 배운 적이 없는 개발자를 대상으로 한다. 딥러닝의 대표적 예인 ‘합성곱 신경망(CNN)’의 구조를 근본부터 이해하고, 텐서플로를 이용해 실제로 동작하는 코드를 작성하는 것이 이 책의 목표다. 그리고 다수의 뉴런이 여러 층 결합된 ‘다층 신경망’ 내에서 대체 무슨 일이 일어나는지, 딥러닝 알고리즘은 어떤 원리로 학습하는지를 알려 준다. 딥러닝의 밑바닥에는 머신러닝의 원리가 있는데, 간단한 행렬 계산과 기초적인 미분을 알면 그 구조를 이해하기가 그리 어렵지 않다. 이 책은 필기 문자를 인식하도록 처리하는 합성곱 신경망에 대해, 그리고 이를 구성하는 각 요소의 역할을 신중하게 설명한다. 또한, 딥러닝의 대표 라이브러리인 텐서플로를 이용해 실제로 동작하는 코드를 보여줌으로써 각 요소의 동작 원리를 확인할 수 있도록 구성되어 있다.

안토니오 걸리  | 에이콘출판

23,220원  | 20200429  | 9791161754109

딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해, 딥러닝의 기초를 설명하고 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 알 수 있다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루고 있다. 풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로 2.0의 사용 방법을 다양한 응용분야에 걸쳐 직접 구축해 볼 수 있다. GAN을 통한 필기체 숫자의 생성, RNN과 LTSM이 나오게 된 배경 및 어떤 문제를 해결하고자 했는지에 대한 배경 설명을 듣게 되면, 다양한 각도에서 딥러닝을 이해하게 될 것이다. 마지막 장에서는 최근 주목받고 있는 구글의 TPU가 기존 GPU 대비 얼마나 성능이 우수한지에 대한 설명도 볼 수 있다.