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모두의 딥러닝
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308쪽 | | 185*237*22mm
ISBN-10 : 1160503710
ISBN-13 : 9791160503715
모두의 딥러닝 중고
저자 조태호 | 출판사 길벗
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2017년 12월 27일 출간
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NO 구매후기 구매만족도 ID 등록일
24 책들이 모두 깨끗하고 잘 받았습니다. 5점 만점에 5점 chi*** 2019.12.03
23 중고도서로 괜찮습니다. 5점 만점에 5점 chie*** 2019.11.25
22 좋은 책 감사합니다.^^ 5점 만점에 5점 koans*** 2019.11.11
21 사탕 감사합니다. 늘 행복하세요 ^^~ 5점 만점에 5점 silver*** 2019.11.07
20 책이 깨끗하게 관리되어 있네요. 배송도 빠르고.. 감사합니다. 5점 만점에 5점 actua*** 2019.10.28

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책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

초보자와 비전공자를 위한 명품 딥러닝 입문서 딥러닝을 전혀 모르는 사람이 봐도 술술 읽을 수 있게 쉽게 설명한다. 또한, 딥러닝의 원리를 잘 보여주는 예제를 엄선하여 직관적인 몇 줄의 코드로 강력한 딥러닝을 구현해볼 수 있다. 다양하고 실질적인 예제를 통해 재미있게 학습할 수 있으며, 모든 예제는 가상 머신을 설치할 필요 없이 윈도 10에서 손쉽게 실행할 수 있어 편리하다. 복잡한 수식은 최대한 줄이고 고급 기술은 심화 학습에서 추가로 학습할 수 있게 단계별로 구성하였다. ‘이론 없는 실습’, ‘실습 없는 이론’이 아닌 이론과 실습 두 날개의 균형을 잡음으로써, 배운 내용을 올바로 이해하고 실전에서 제대로 써먹을 수 있도록 안내한다. 이 책을 읽고 나면 ‘나의 사례’에 적합한 딥러닝 모델을 구현할 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 조태호
일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 박사 학위를 받고 미국 텍사스대학교 박사 후 과정을 거쳐, 현재 미국 인디애나대학교 (IU) 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무 중입니다. IU 뇌신경 영상 데이터 센터 및 IU 치매 질환 연구 센터에서 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있습니다. 2015년 국제 학회지에 발표한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 연구는 영국의 《이코노미스트》 와 국내 다수 언론에 소개된 바 있습니다. 2002년부터 방송대 TV 강의와 칼럼을 통해 어려운 내용을 쉽게 설명하는 작업을 해 왔고 컴퓨터·IT 분야 서적을 여러 권 집필하였습니다.

목차

[첫째 마당] 나의 첫 딥러닝
1장 최고급 요리를 먹을 시간
__1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
__1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
__1.3 파이참 설치하기
__1.4 딥러닝 실행하기

2장 처음 해 보는 딥러닝
__2.1 미지의 일을 예측하는 힘
__2.2 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
__2.3 딥러닝 코드 분석
__2.4 ‘블랙박스’를 극복하려면?

[둘째 마당] 딥러닝의 동작 원리
3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
__3.1 선형 회귀의 정의
__3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
__3.3 최소 제곱법
__3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
__3.5 평균 제곱근 오차
__3.6 잘못 그은 선 바로잡기
__3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱근 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
__4.1 미분의 개념
__4.2 경사 하강법의 개요
__4.3 학습률
__4.4 코딩으로 확인하는 경사 하강법
__4.5 다중 선형 회귀란?
__4.6 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
__5.1 로지스틱 회귀의 정의
__5.2 시그모이드 함수
__5.3 오차 공식
__5.4 로그 함수
__5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
__5.6 여러 입력 값을 갖는 로지스틱 회귀
__5.7 실제 값 적용하기
__5.8 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로

[셋째 마당] 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
__6.1 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수
__6.2 퍼셉트론의 과제
__6.3 XOR 문제

7장 다층 퍼셉트론
__7.1 다층 퍼셉트론의 설계
__7.2 XOR 문제의 해결
__7.3 코딩으로 XOR 문제 해결하기

8장 오차 역전파
__8.1 오차 역전파의 개념
__8.2 코딩으로 확인하는 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로
__9.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
__9.2 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법


[넷째 마당] 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
[실습] 폐암 수술 환자의 생존율 예측
__10.1 모델의 정의
__10.2 입력층, 은닉층, 출력층
__10.3 모델 컴파일
__10.4 교차 엔트로피
__10.5 모델 실행하기

11장 데이터 다루기
[실습] 피마 인디언 당뇨병 예측
__11.1 딥러닝과 데이터
__11.2 피마 인디언 데이터 분석하기
__11.3 panda를 활용한 데이터 조사
__11.4 데이터 가공하기
__11.5 matplotlib를 이용해 그래프로 표현하기
__11.6 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

12장 다중 분류 문제 해결하기
[실습] 아이리스 품종 예측
__12.1 다중 분류 문제
__12.2 상관도 그래프
__12.3 원-핫 인코딩
__12.4 소프트맥스
__12.5 아이리스 품종 예측 실행

13장 과적합 피하기
[실습] 초음파 광물 예측
__13.1 데이터의 확인과 실행
__13.2 과적합 이해하기
__13.3 학습셋과 테스트셋
__13.4 모델 저장과 재사용
__13.5 k겹 교차 검증

14장 베스트 모델 만들기
[실습] 와인의 종류 예측
__14.1 데이터의 확인과 실행
__14.2 모델 업데이트하기
__14.3 그래프로 확인하기
__14.4 학습의 자동 중단

15장 선형 회귀 적용하기
[실습] 보스턴 집값 예측
__15.1 데이터 확인하기
__15.2 선형 회귀 실행

[다섯째 마당] 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기 204
__16.1 데이터 전처리
__16.2 딥러닝 기본 프레임 만들기
__16.3 더 깊은 딥러닝
__16.4 컨볼루션 신경망(CNN)
__16.5 맥스 풀링
__16.6 컨볼루션 신경망 실행하기

17장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
__17.1 LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
__17.2 LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
__17.3 케라스 예제를 통한 더 넓은 활용

부록
[부록 A] 심화학습 1: 오차 역전파의 계산법
1. 편미분이란?
2. 출력층의 오차 업데이트
3. 오차 공식
4. 체인 룰
5. 체인 룰 계산하기
6. 가중치 업데이트하기
7. 은닉층의 오차 업데이트
8. 은닉층의 오차 계산 방법
9. 델타 식

[부록 B] 심화학습 2: 파이썬 코드로 확인하는 신경망
1. 환경 변수 설정하기
2. 신경망의 실행

[부록 C] 심화학습 3: 수식과 함께 익히는 고급 경사 하강법
1. 확률적 경사 하강법
2. 모멘텀
3. 네스테로프 모멘텀
4. 아다그라드
5. 알엠에스프롭
6. 아담

[부록 D] 여러 가지 환경 설정
1. GPU 환경에서 설치하기
2. 리눅스에서 설치하기
3. 맥에서 설치하기

[부록 E] 텐서플로 실행 오류 해결하기

책 속으로

출판사 서평

누구나 쉽고 빠르게 나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다! [기초] 딥러닝 동작 원리 배우기 딥러닝 실행에 필요한 환경을 갖춘 다음 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 역전파 같은 딥러닝의 기본 동작 원리를 배웁니다. [실습] 딥러닝 ...

[출판사서평 더 보기]

누구나 쉽고 빠르게
나만의 딥러닝 모델을 만들 수 있다!

[기초] 딥러닝 동작 원리 배우기
딥러닝 실행에 필요한 환경을 갖춘 다음 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 역전파 같은 딥러닝의 기본 동작 원리를 배웁니다.

[실습] 딥러닝 내 것으로 만들기
폐암 수술 환자의 생존율 예측하기, 피마 인디언의 당뇨병 예측하기, 아이리스 품종 예측하기, 초음파 광물 예측하기, 와인의 종류 예측하기, 보스턴 집값 예측하기 프로젝트를 실습하며 딥러닝 이론을 어떻게 여러 분야에 적용하는지 확인합니다.

[활용 및 심화] 딥러닝 정복하기
지금까지 배운 내용을 활용하여 CNN, RNN 같은 좀 더 복잡한 딥러닝을 실행해 봅니다. 그리고 심화 학습에서 오차 역전파와 신경망, 고급 경사 하강법 등의 깊이 있는 개념을 수식과 함께 다룹니다.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  •   이번에는 제가 읽은 책은 모두의 딥러닝 책이었습니다.    이 책은 오늘 ...

     

    이번에는 제가 읽은 책은 모두의 딥러닝 책이었습니다. 

     

    이 책은 오늘 일자 7월21일까지 정리하면서 읽어서 좀 늦게 읽었지만


    전반적으로는 저와 같이 딥러닝을 모르는 개발자들도 읽을 수 있게 친절한 설명과 그림도 같이 책에 있어서 좀 더 이해하기가 쉬웠습니다.


    그리고 중고등학교 때 수학을 포기한 저로서는 책을 봐서 조금 이해가 덜된 부분은


    유튜브에 수학을 쉽게 설명하는 유튜버들의 힘을 빌려서 더욱 책의 내용을 이해하는 데 노력을 하였습니다.


     

    KakaoTalk_20190721_170337907.jpg

     

     

    아 그리고 전 책에서 조금 이해가 안된 부분은 ㅋ 이렇게; 수식을 풀면서 이해하는게 좋은거 같아요~


     

    KakaoTalk_20190721_170338194.jpg

     

    이해가 부족할 때는 다양한 그림 예제로써 학습을 이해시키는 데 도움을 주고


    나중에는 코딩으로써 이해를 더욱 시켜주는 책입니다.


    적어도 파이선 문법을 조금이라도 알고 있으면 더욱 이해하는 데 좋으니 참고를 +ㅁ+!


    아 그리고 평소에 조금이나마 익숙한 툴 Pycharm으로도 실습환경을 구성되어 있고 직접 코딩하면서 하니 더욱 이해가 잘되었습니다.


    그래도 저는 일단 한 번 더 읽어봐야겠습니다. 한 번으로 다 이해하면 좋겠지만


    책을 다 읽어도 저는 좀 이해가 덜된 부분이 있었고


    여기서 배운 개념 및 학습으로 저만의 데이터로 딥러닝 모델을 설계해보고


    검증을 해봐야 비로소 현업 및 실생활에서 사용을 할 수 있을 것 같습니다.


    그래도 여타 되게 이론 및 수학 공식만 있는 그런 책들도 좋긴 하지만


    저처럼 수학을 잘 모르는 개발자들도 읽기엔 좋은 책이니 본인이 딥러닝 및 신경망을 좀 더 이해하고 싶고 어떻게 동작하는지 또한 코드로 확인해 보고 싶은 개발자들에게 추천해 주고 싶은 책입니다.


     

  • [서평] 모두의 딥러닝 | ne**ecide | 2019.07.20 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    딥러닝은 인공지능 분야입니다. 앞으로의 일을 딥러닝으로 예측할 수 있는데요. 어떻게 분석하고 사용하는 방법...

    딥러닝은 인공지능 분야입니다.


    앞으로의 일을 딥러닝으로 예측할 수 있는데요.

    어떻게 분석하고 사용하는 방법을 알려주는 책입니다.


    딥러닝은 데이터를 분석해 결과를 예측합니다.


    병원 데이터를 통해 병을 예측할 수 있는데요.

    나이와 성별 그리고 질병 등 여러 가지 데이터로 분석하는 겁니다.


    가장 큰 틀은 인공지능입니다.


    인공지능 안에는 머신러닝이 있는데요.

    그 안에 있는 게 바로 딥러닝입니다.


    ◆ 딥러닝

    딥러닝은 수학을 알아야 배우기에 수월합니다.


    중고등학교 수준의 지식이 있어야 계산이 가능한 건데요.

    딥러닝 개발은 개발자만 하는 것이 아닙니다.


    비전공자도 책을 통해 딥러닝에 대해 이해 할 수 있습니다.


    또한 파이썬을 해본 적이 없다면 파이썬 기초를 같이 공부하면서 책을 볼 것을 권합니다.


    설치부터 딥러닝을 돌리고 예측 결과를 확인할 수 있습니다.


    딥러닝 라이브러리는 텐서플로와 케라스 사용하는데요.

    이론과 실습을 같이 알려주고 사용할 수 있도록 잘 구성됐습니다.


    실습과 활용 심화까지 나가시고 이해하신 분은 딥러닝에 한발짝 나아갔다 할 수 있습니다.


    ◆ 인공지능 기술

    인공지능 기술은 2015년부터 사람들에게 큰 주목을 받았습니다.


    인공지능은 시스템에 의해 만들어진 지능을 뜻합니다.


    주목받은 이유는 인공지능 알파고와 이세돌 구단이 바둑 대결이 전 세계의 관심이 집중됐습니다.


    인공지능 기술이 최신 기술이라 생각할 수 있는데요.

    하지만 1950년도에도 존재하고 있었습니다.


    컴퓨터의 성능이 좋지 못해 동작하기가 어려웠습니다.


    지금은 컴퓨터 성능이 놀라울 만큼 좋아졌습니다.


    끝으로 딥러닝을 처음 입문하거나 배우려는 사람들에게 이 책을 추천합니다.


    예제는 윈도 10에 맞춰져 있고 딥러닝 기본을 익힐 수 있습니다.


  • 나도 해보자 미래 예측! | cp**27 | 2018.05.13 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    드디어 책이 도착했다. 요즘에 한참 관심이 쏠리는 4차혁명의 핵심이라고 할 수 있는 딥러닝. 우선 저자가 IT전공자가 ...
    드디어 책이 도착했다.
    요즘에 한참 관심이 쏠리는 4차혁명의 핵심이라고 할 수 있는 딥러닝.
    우선 저자가 IT전공자가 아닌 생명정보학자라는 점에서 나와의 왠지모를 동질감을 느낀다.
    나도 한때 IT로 먹고살아보려고 했지만 지금은 석유화학공학 업계에서 먹고 살아가고 있다.
    날마다 쏟아지는 각종 분석 데이터들이 딥러닝을 통해 재탄생 될수 있다면 정말 신가할 것 같다.
    일단 파이썬이라는 비교적 쉬운 언어를 통해 접근할 수 있고 책도 알록달록 한것이 그림도 있고 해서 다가가기 쉬운것 같다.
    알다시피 IT서적을 단기간에 독파해서 지식을 습득하기 보다는 레퍼런스로 책장에 두고 필요할때마다 한번씩 보는것이 보통의 활용 방법일것이다.
    일단 그럴듯한 이름 딥러닝에 대해서 도대체 그게 뭐인지 어떻게 하는지를 시작하기에 좋은책이라고 생각하고 선택하였다.
    자세한 내용은 차차 알아보도록 하겠다.
    인공지능>머신러닝>딥러닝
    업무 데이터를 활용하여 미래를 예측 해서 고과를 높일수 있는 날이 오기를 기대한다.
    * 목차는 이론부터 시작해서 통계로 갔다가 예제로 간다. 용어들을 보니 기본 통계 지식은 있어야 이해 할수 있을것으로 생각된다.
    학문자체가 전문가가 아니면 다가가기 힘든 분야인 만큼 이책을 활용해서 뭔가를 해냈을때 그 성취감도 클것이라 생각된다.

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