핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현 상세페이지
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- 2021.02.15 전자책 출간
- 2020.12.09 종이책 출간
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파일 정보
- 380 쪽
- 18.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791189909277
UCI
-
핵심 딥러닝 입문: RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 구현
작품 정보
딥러닝의 기초 지식, 수학, 파이썬부터 실전 프로그래밍 구현까지,
RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN을 망라하는 최신 딥러닝 모델 마스터!
현 시점에서 개발자가 꼭 알아야 할 최신 딥러닝 기술들만을 골라 수식과 코드를 번갈아가며 매우 이해하기 쉽게 알려준다. 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들을 하나 하나 따라 해가다 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성해본다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해서, RNN(순환 신경망)과 LSTM, GRU, VAE(변이형 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망)까지, 최신 딥러닝의 필수 모델과 원리, 내부 동작을 빠짐없이 자세하게 설명한다. 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.
RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN을 망라하는 최신 딥러닝 모델 마스터!
현 시점에서 개발자가 꼭 알아야 할 최신 딥러닝 기술들만을 골라 수식과 코드를 번갈아가며 매우 이해하기 쉽게 알려준다. 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들을 하나 하나 따라 해가다 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성해본다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해서, RNN(순환 신경망)과 LSTM, GRU, VAE(변이형 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망)까지, 최신 딥러닝의 필수 모델과 원리, 내부 동작을 빠짐없이 자세하게 설명한다. 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.
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