본문 바로가기

리디북스 접속이 원활하지 않습니다. 새로 고침(F5)해주세요.
계속해서 문제가 발생한다면 리디북스 접속 테스트를 통해 원인을 파악하고 대응 방법을 안내드리겠습니다.
테스트 페이지로 이동하기

RIDIBOOKS

리디북스 검색

최근 검색어

'검색어 저장 끄기'로 설정되어 있습니다.


리디북스 카테고리



딥러닝 워크북 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

딥러닝 워크북

구매종이책 정가22,000
전자책 정가17,600(20%)
판매가17,600
딥러닝 워크북

책 소개

<딥러닝 워크북> 결국 실무에서는 GPU다!

CPU에서 익혀 GPU에 적용한다? CUDA, cuDNN 설치부터 생소하다! GPU 실습 환경을 구성하는 방법부터 머신 러닝과 딥러닝, 강화 학습 기초까지 간단한 이미지 인식, 분류 등 다양한 예제로 실습한다. 체이너(Chainer), 텐서플로(TensorFlow) 등 다양한 프레임워크를 사용해 딥러닝의 전체 모습을 살펴볼 수 있다. 또한, 실습하면서 만날 수 있는 오류에 대한 대처법도 수록했다.


출판사 서평

1일 vs 1시간
최적의 처리 속도를 경험하자!

CPU vs GPU
CPU와 GPU는 작업 처리 방식이 다르다. CPU는 직렬 처리에 최적화된 몇 개의 코어로 구성돼 복잡한 연산을 수행할 때 적합하며, GPU는 병렬 처리용으로 설계된 수천 개의 코어로 구성돼 대량으로 단순한 계산을 할 때 적합하다. 딥러닝은 대부분 행렬 연산이며, 행렬 연산은 대량의 단순한 계산이므로 GPU를 사용하면 처리 속도가 훨씬 빨라진다. 똑같은 코드를 실행하는 데 1일 vs 1시간이라면 어떤 것을 선택해야 할까? 정답은 GPU다!

코드를 직접 실행하며 이해한다!
소스 코드를 직접 실행해 보면서 머신 러닝과 딥러닝 기초 이론을 이해할 수 있다. 또한, 강화 학습, 파인 튜닝 방법, 오토인코더까지 학습한다. 실습하는 데 필요한 코드를 수록했고, 코드를 직접 실행해 보며 내용을 이해할 수 있다. 실습하면서 만날 수 있는 오류에 대한 대처법도 수록했다.

다양한 프레임워크로 딥러닝의 전체 모습을 살펴본다!
체이너(Chainer), 텐서플로(TensorFlow), Deel 프레임워크를 이용해 CUDA, cuDNN과 같은 GPU 실습 환경을 구성하는 방법부터 간단한 이미지 인식, 텍스트 예제, 자동 번역 신경망까지 다양한 예제로 딥러닝의 전체 모습을 살펴본다. 또한, 딥러닝이 어떻게 발전할지 미래까지 예측해 본다


저자 프로필

시미즈 료

  • 국적 일본
  • 출생 1976년
  • 경력 주식회사 유비쿼터스 엔터테인먼트 CEO
    주식회사 도완고
    Dwango NorthAmerica Inc. 콘텐츠 개발 담당 부 사장

2016.10.25. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

주식회사 UEI의 대표이사 사장 겸 CEO다. 주식회사 도완코 회장실의 3과장도 겸하고 있다. 딥러닝을 중심으로 한 인공지능을 연구/개발하며 직접 프로그래밍도 한다. 2004년에 독립행정법인 정보처리 추진기구(IPA)로부터 천재 프로그래머/슈퍼 크리에이터로 인정받았다. 2013년에 개발한 자필 프로그래밍 단말 enchantMOON을 계기로 딥러닝과 만났으며, 딥러닝 워크스테이션 DEEPstation 시리즈 및 딥러닝 소프트웨어를 개발했다. 2016년부터 아키하바라 프로그래밍 교실에서 딥러닝 프로그래밍을 배우는 AI 프로그래밍 강좌를 열었다. 저서로는 <알기 쉬운 인공지능 최첨단의 사람만이 알고 있는 딥러닝의 비밀>, <프로그래밍 바보> 등이 있다.

목차

1장 딥러닝 시작하기
1.1 11줄로 쓴 딥러닝 AI 프로그램
1.2 환경 설정
1.3 소프트웨어 환경 설정
1.4 가볍게 이미지 인식해보기
1.5 카메라에 비치는 것을 실시간으로 인식하기
1.6 비디오에서 물체 인식하기
1.7 어떻게 이미지를 인식할 수 있을까?
1.8 합성곱 신경망으로 이미지를 클래스로 분류하기
1.9 15줄의 짧은 프로그램으로 이미지를 학습시키기
1.10 본격적으로 학습시키자

2장 체이너로 머신 러닝 기초부터 배우자
2.1 가장 간단한 신경망
2.2 논리 연산 학습시키기
2.3 합성곱 신경망
2.4 다양한 합성곱 신경망
2.5 학습시킨 합성곱 신경망을 파이썬에서 이용하기

3장 순환 신경망 프로그래밍
3.1 입력할 때마다 답이 달라지는 신경망
3.2 CSLAIER에 의한 LSTM
3.3 LSTM에 의한 프로그래밍
3.4 학습시킨 데이터로부터 추정

4장 텐서플로를 배우자
4.1 분산 계산에 적합한 프레임워크인 텐서플로
4.2 텐서란?
4.3 안녕, 텐서플로
4.4 체이너와 텐서플로를 비교하면서 배우자
4.5 텐서플로로 이미지 분류(Inception-v3)
4.6 대화 로봇이 이렇게까지 말하네!
4.7 텐서플로의 seq2seq로 영어-프랑스어 자동 번역 신경망 만들기

5장 강화 학습: Deep Q Learning
5.1 강화 학습이란?
5.2 DQN이란?
5.3 LIS
5.4 LIS의 설치와 실행

6장 딥러닝 지금부터
6.1 명화의 터치를 흉내내는 인공지능
6.2 사진을 보고 설명문을 만들고 그 반대도 가능하다고? 의역하고 창작하는 인공지능
6.3 초고해상도에서 빅데이터 분석까지: 딥러닝의 숙명 오토인코더
6.4 적층 오토인코더로 빅데이터 분석
6.5 합성곱 신경망의 파인 튜닝
6.6 복잡한 AI를 더 간단한 AI로 학습시키는 증류
6.7 인공지능과 생체지능의 유사성과 차이
6.8 마지막으로


리뷰

구매자 별점

0.0

점수비율

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1

0명이 평가함

리뷰 작성 영역

이 책을 평가해주세요!

내가 남긴 별점 0.0

별로예요

그저 그래요

보통이에요

좋아요

최고예요

별점 취소

구매자 표시 기준은 무엇인가요?

'구매자' 표시는 리디북스에서 유료도서 결제 후 다운로드 하시거나 리디셀렉트 도서를 다운로드하신 경우에만 표시됩니다.

무료 도서 (프로모션 등으로 무료로 전환된 도서 포함)
'구매자'로 표시되지 않습니다.
시리즈 도서 내 무료 도서
'구매자’로 표시되지 않습니다. 하지만 같은 시리즈의 유료 도서를 결제한 뒤 리뷰를 수정하거나 재등록하면 '구매자'로 표시됩니다.
영구 삭제
도서를 영구 삭제해도 ‘구매자’ 표시는 남아있습니다.
결제 취소
‘구매자’ 표시가 자동으로 사라집니다.

이 책과 함께 구매한 책


이 책과 함께 둘러본 책



본문 끝 최상단으로 돌아가기


spinner
모바일 버전