이 책은 머신러닝에 대한 기본적인 내용부터 여러 논문에 수록된 내용까지 알기 쉽게 정리했다. 뇌세포를 흉내 낸 뉴런과 뉴럴네트워크(NN)를 사용하여 딥러닝 네트워크를 구성하는 방법을 알아보고, 이미지를 인식하는 CNN, 연속적인 데이터를 다루는 RNN, 진짜 같은 가짜를 만드는 GAN이 어떻게 동작하는지 알아본다.
또한 실습으로 NN, CNN, RNN, GAN을 적용한 간단한 소스코드를 살펴본다. 파이썬을 기반으로 구글에서 공개한 텐서플로를 사용하며, 실행환경은 고성능 GPU가 탑재된 컴퓨터가 아니어도 괜찮다. “인공지능? 딥러닝이 뭘까?” 또는 “흥미롭기는 한데 너무 추상적이라서 무엇을 봐야 하나?”와 같은 궁금증을 가지셨을 분들에게 이 책이 답이 될 것이다.
<이 책의 특징>
- 머신러닝의 기초부터 응용 단계까지 실습 코드를 통해 알아간다.
- 상세한 설명과 다양한 그림으로 알기 쉽게 설명한다.
- 프로그래밍 경험이 적은 독자라도 빠르게 이해할 수 있도록 한다.
<이 책이 필요한 독자>
- 머신러닝/딥러닝 분야에 처음 입문하면서 기초적인 내용을 알고 싶은 독자
- 파이썬 코딩 경험이 있으면서 머신러닝 구현에 대해 좀 더 알고 싶은 독자
- 파이썬은 모르지만 프로그래밍에 관심이 있고 머신러닝도 알고 싶은 독자
어릴 때 APPLE-II로 게임을 하면서 컴퓨터와 친해지기 시작했고 과학상자를 가지고 노는 것을 좋아했습니다. 컴퓨터공학과 네트워크 전공으로 석사과정을 마치고, LG전자 MC연구소에 입사해 휴대폰을 개발하며 최신 무선통신기술을 다루는 업무를 맡았습니다. 지금은 LG이노텍에서 미래의 자동차에 들어갈 4G와 5G, IoT 관련 일을 하면서 새로운 분야를 끊임없이 익히고 개발하고 있으며, 라즈베리파이, 아두이노 같은 임베디드 분야에 관심이 많습니다. 술은 약하지만 칵테일 자격증을 땄고, 1년 365일 다이어트 중이지만 치맥을 즐깁니다. 또한 입으로 하는 말보다는 손으로 찍는 글이 더 익숙합니다.
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