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실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 > 컴퓨터공학

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실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트

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제조사 위키북스
원산지 국내산
브랜드 위키북스
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판매가격 24,300원
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    실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트

    9791158391232.jpg

    도서명:실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트
    저자/출판사:루카,마사론,알베르토,보세티,알렉세이,그리고리예프,아/위키북스
    쪽수:328쪽
    출판일:2018-11-22
    ISBN:9791158391232

    목차
    ▣ 01장: 컨볼루션 신경망을 활용한 교통 표지판 인식
    데이터셋
    CNN
    이미지 전처리
    모델 훈련 및 예측
    연습 문제
    정리

    ▣ 02장: Object Detection API를 활용해 이미지에 주석 달기
    MS COCO 데이터셋
    __텐서플로 객체 탐지 API
    __R-CNN, R-FCN, SSD 모델 기초의 이해
    프로젝트 계획
    __프로젝트 환경 구성
    __Protobuf 컴파일
    프로젝트 코드 준비
    __간단한 응용 프로그램
    __실시간 웹캠 탐지
    감사의 말
    정리

    ▣ 03장: 이미지 캡션 생성
    캡션 생성이란 무엇인가?
    이미지 캡션을 달 수 있는 데이터셋 둘러보기
    __데이터셋 내려받기
    단어를 임베딩으로 전환
    이미지 캡션을 생성하는 방법
    __조건부 랜덤 필드
    __컨볼루션 신경망과 순환 신경망의 결합
    __캡션 순위 정하기
    __조밀한 캡션 생성
    __RNN 캡션 생성
    __멀티 모드 캡션 생성
    __어텐션 기반의 캡션 생성
    캡션 생성 모델 구현
    정리

    ▣ 04장: 조건부 이미지 생성을 위한 GAN 구축
    GAN 소개
    __핵심은 대립쌍 방식에 있다
    __캄브리아기 폭발
    프로젝트
    __Dataset 클래스
    __CGAN 클래스
    일부 예제에 CGAN 활용하기
    ___MNIST
    ___Zalando MNIST
    ___EMNIST
    ___훈련된 CGAN을 재사용하기
    아마존 웹 서비스 사용하기
    감사의 말
    정리

    ▣ 05장: LSTM을 이용한 주가 예측
    입력 데이터셋 - 코사인과 주가
    데이터셋 포맷 구성
    회귀 모델을 이용한 미래 주가 예측
    장단기 메모리 - LSTM 기초
    LSTM으로 주가 예측하기
    다음으로 생각해 볼 질문들
    정리

    ▣ 06장: 기계 번역 시스템 구축과 훈련
    아키텍처 검토
    말뭉치 선처리
    기계 번역 모델 훈련시키기
    테스트 및 번역
    __과제
    정리

    ▣ 07장: 사람처럼 의견을 나눌 수 있는 챗봇의 훈련과 구축
    프로젝트 소개
    입력 말뭉치
    훈련 데이터셋 생성
    챗봇 훈련
    Chatbox API
    __과제
    정리

    ▣ 08장: 중복된 쿼라 질문 탐지하기
    데이터셋 설명
    기본 특징 공학으로 시작하기
    퍼지 특징 생성하기
    TF-IDF와 SVD 특징 사용
    Word2vec 임베딩으로 매핑하기
    머신러닝 모델 테스트
    텐서플로 모델 구축
    심층 신경망 사전 처리
    심층 신경망 구성요소
    학습 구조 설계
    정리

    ▣ 09장: 텐서플로 추천 시스템 구축
    추천 시스템
    추천 시스템을 위한 행렬 분해
    __데이터셋 준비 및 기준점
    __행렬 분해
    __암묵적 피드백 데이터셋
    __SGD 기반의 행렬 분해
    __베이즈 개인화 순위
    추천 시스템을 위한 RNN
    __데이터 준비 및 기준선 수립
    __텐서플로로 만드는 RNN 추천 시스템
    정리

    ▣ 10장: 강화학습으로 비디오 게임하기
    게임 소개
    OpenAI 버전
    리눅스(우분투 14.04 혹은 16.04)에 OpenAI 설치하기
    __OpneAI Gym에서 루나 랜더 게임
    딥러닝을 통해 강화학습 알아보기
    __심층 Q-러닝을 위한 요령
    __심층 Q-러닝의 제약 사항
    프로젝트 시작
    __AI 두뇌 정의
    __경험 재생을 위한 메모리 생성
    __에이전트 생성
    __환경 지정하기
    __강화학습 프로세스 실행
    감사의 글
    정리
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