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출판사 리뷰

텐서플로와 딥러닝, 최적의 입문서! 이 책은 최근 딥러닝 경향이 반영된 다양한 텐서플로 실습 예제를 담고 있다. 텐서플로는 여러 프레임워크 중에서도 입문자가 직관적으로 이해하기 쉬운 편에 속한다. 텐서플로의 또 다른 장점은 자격증을 취득할 수 있다는 것이다. 객관적인 능력치를 확인할 수 있는 지표가 있기에 취업 준비생과 조직 내에서 역량을 개발하고자 하는 직장인들이 활용하기에 적합하다. 이 책에서는 텐서플로를 입문자를 위해 난이도를 맞춰 제시한다. 또한 구글 코랩 환경에서 실행할 수 있는 예제 코드를 통해 GPU가 탑재되지 않은 컴퓨터에서도 딥러닝 학습을 충분히 체험할 수 있도록 한다. 텐서플로와 딥러닝 입문자가 공부하기에 최적의 입문서라고 할 수 있다. 디지털 트랜스포메이션 시대에 데이터 분석과 엔지니어 등 기업이 요구하는 인재로 거듭나기 위해서, 딥러닝에 대한 지식은 꼭 갖추고 있어야 할 필수 소양이다. 이 책은 기본 개념부터 활용법까지 직접 코딩을 진행하는 실습을 통과하면서 자연스럽게 텐서플로를 공부하고 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 따라서 비전공자, 비직무 직원도 부담 없이 따라올 수 있다. 이 책은 데이터 분석의 인재로 거듭나는 데 좋은 발판이자 밑거름이 되어줄 것이다. 접기

PART 01 개발 환경 구축
01 구글 코랩
02 구글 코랩 설치
03 구글 코랩 실행
04 예제 코드 복사하기

PART 02 텐서플로(TensorFlow)
01 텐서플로
02 텐서플로2 주요 특징
03 텐서플로 자료구조
04 인덱싱(indexing)
05 형태 변환(tf.reshape)
06 변수(tf.Variable)
07 자동 미분(Automatic Differentiation)

PART 03 케라스(Keras)
01 딥러닝 준비
02 단순 신경망 훈련
03 심층 신경망으로 이미지 분류
04 모델 세부 설정
05 콜백(Callback)
06 모델 저장 및 불러오기
07 복잡한 모델 생성
08 사용자 정의
09 텐서플로 데이터셋
10 tf.data.Dataset 클래스

PART 04 합성곱 신경망(CNN)
01 합성곱 신경망
02 간단한 모델 생성
03 복잡한 모델 생성
04 위성 이미지 분류
05 개/고양이 분류
06 객체 탐지(Object Detection)
07 이미지 분할(Segmentation)
08 Knowledge Distillation
09 GAN
10 Style Transfer
11 Grad CAM

PART 05 순환신경망
01 순환신경망
02 알고리즘
03 순환신경망 활용
04 자연어 처리(NLP)
05 트랜스포머
06 ViT

PART 06 강화 학습(Reinforcement Learning)
01 강화 학습
02 환경 구성
03 Grid World에서 강화 학습 - Frozen Lake
04 연속 환경 - Cartpole
05 정리