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밑바닥부터 시작하는 딥러닝

재등 강의

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자료유형단행본
서명/저자사항밑바닥부터 시작하는 딥러닝= Deep learning from scratch / 사이토 고키 지음 ; 개앞맵시 역
개인저자재등 강의= 斎藤 康毅, 1984-
이복연, 역
발행사항서울 : 한빛미디어, 2017
형태사항2 v. : 삽화, 표 ; 24 cm
원서명ゼロから作るDeep Learning
ISBN9788968484636 (v.1)
9791162241745 (v.2)
일반주기 본서는 "ゼロから作るDeep Learning. 2016."와 "ゼロから作るDeep Learning. 2. 2018."의 번역서임
부록: Softmax-with-Loss 계층의 계산 그래프
서지주기참고문헌과 색인수록
내용주기1, 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 -- 2, 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1289559 006.3 재228ㅈ [v.1]/K 1관4층 일반도서 대출중 2020-09-08 예약
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2 1290737 006.3 재228ㅈ [v.1]/K 1관4층 일반도서 대출중 2020-08-03
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3 1309667 006.3 재228ㅈ [v.1]/K 1관4층 일반도서 대출중 2020-07-27
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4 1342427 006.3 재228ㅈ v.2/K 1관4층 일반도서 대출중 2020-07-24
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5 1365801 006.3 재228ㅈ v.2/K 1관4층 일반도서 대출가능
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현


새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 됩니다. 그래서 무엇보다 ‘직접 해보는 것’이 중요합니다.
이 책은 딥러닝의 기본을 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 설명합니다. 각 장은 주제 하나를 설명한 후 그것을 실습할 수 있도록 꾸몄습니다. 즉, 실행되는 소스 코드를 준비했습니다. 직접 실행해보세요! 소스 코드를 읽으면서 스스로 생각하고 그 생각을 반영해 실험하다 보면 확실하게 자기 것으로 만들 수 있습니다. 여러 실험을 해보면서 겪는 시행착오 역시 큰 자산이 될 것입니다.

_예제 소스: https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch

★ 누구를 위한 책인가?
_ 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다.
_ 파이썬이 처음인 사람도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
_ 실제 동작하는...

출판사 제공 책소개 전체

직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현


새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 됩니다. 그래서 무엇보다 ‘직접 해보는 것’이 중요합니다.
이 책은 딥러닝의 기본을 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 설명합니다. 각 장은 주제 하나를 설명한 후 그것을 실습할 수 있도록 꾸몄습니다. 즉, 실행되는 소스 코드를 준비했습니다. 직접 실행해보세요! 소스 코드를 읽으면서 스스로 생각하고 그 생각을 반영해 실험하다 보면 확실하게 자기 것으로 만들 수 있습니다. 여러 실험을 해보면서 겪는 시행착오 역시 큰 자산이 될 것입니다.

_예제 소스: https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch

★ 누구를 위한 책인가?
_ 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다.
_ 파이썬이 처음인 사람도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
_ 실제 동작하는 파이썬 코드와 독자가 직접 실험할 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
_ 간단한 기계학습 문제부터 시작하여 궁극에는 이미지를 정확하게 인식하는 시스템을 구현합니다.
_ 딥러닝과 신경망 이론을 알기 쉽게 설명합니다.
_ 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있도록 설명합니다.
_ 하이퍼파라미터 결정 방식, 가중치 초깃값 등 딥러닝을 활용하는 데 도움이 되는 실용적인 기술을 소개합니다.
_ 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 최근 트렌드를 설명하고 구현해봅니다.
_ 딥러닝이 왜 뛰어난지, 층이 깊어지면 왜 정확도가 높아지는지, 은닉층이 왜 중요한지와 같은 ‘왜’에 관한 문제도 다룹니다.
_ 자율 주행, 이미지 생성, 강화학습 등, 딥러닝을 응용한 예를 소개합니다.

★ 누구를 위한 책이 아닌가?
_ 딥러닝 분야의 최신 연구에 대해서는 자세히 다루지 않습니다.
_ 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow), 체이너(Chainer) 등의 딥러닝 프레임워크 사용법은 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝, 특히 신경망에 관한 아주 상세한 이론까지는 담지 않았습니다.
_ 딥러닝의 정확도를 높이기 위한 튜닝은 자세히 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝 성능을 높여주는 GPU 기술은 구체적으로 다루지 않습니다.
_ 주로 이미지 인식을 다룹니다. 자연어 처리, 음성 인식 등의 사례는 다루지 않습니다.
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