이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.
이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝!
“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”
_ ‘서문’ 중에서
★ 주요 내용
텐서플로 프로그래밍 101기본 신경망 구현텐서보드와 모델 재사용헬로 딥러닝, MNIST이미지 인식의 은총알, CNN대표적 비지도 학습법, Autoencoder딥러닝의 미래, GAN번역과 챗봇 모델의 기본, RNN구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception딥마인드가 개발한 강화학습, DQN(주)야놀자 전략기술연구소장이다. 그 전에는 (주)옐로트래블 기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일 부사장 등을 지냈다. 골빈해커라는 닉네임으로 네트에 살고 있으며, 요즘은 딥러닝으로 골을 채우는 중이다(Loading...42%).