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텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문 요약정보 및 구매

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원산지 국내산
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    텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문

    9791158391270.jpg

    도서명:텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문
    저자/출판사:아다치,하루카/위키북스
    쪽수:192쪽
    출판일:2019-01-03
    ISBN:9791158391270

    목차
    ▣ 01장: 처음 배우는 딥러닝
    1.1 머신러닝과 딥러닝
    __1.1.1 AI에 대한 관심
    __1.1.2 기계 학습이란?
    __1.1.3 딥러닝이란
    1.2 딥러닝 라이브러리
    __1.2.1 텐서플로
    __1.2.2 TFLearn

    ▣ 02장: 딥러닝 구현 준비하기
    2.1 딥러닝 환경 구축하기
    __2.1.1 버추얼박스 설치하기
    __2.1.2 우분투 설치하기
    __2.1.3 아나콘다 설치하기
    __2.1.4 텐서플로와 TFLearn 설치하기
    2.2 주피터 노트북의 사용 방법
    __2.2.1 주피터 노트북 실행하기
    __2.2.2 새로운 노트 만들기
    __2.2.3 파이썬 코드 입력하고 실행하기
    __2.2.4 노트 종료하기
    2.3 파이썬 프로그래밍 기초
    __2.3.1 변수와 자료형
    __2.3.2 리스트
    __2.3.3 식과 연산자
    __2.3.4 조건 분기와 반복
    __2.3.5 함수와 라이브러리

    ▣ 03장: 심층 신경망 맛보기
    3.1 신경망의 구조
    __3.1.1 순전파의 구조
    __3.1.2 역전파의 구조
    3.2 딥러닝의 구조
    __3.2.1 오토 인코더의 구조
    __3.2.2 학습 테크닉
    3.3 딥러닝 구현 과정
    3.4 손글씨 글자 이미지 MNIST 분류하기
    __3.4.1 MNIST 데이터 세트
    __3.4.2 주피터 노트북 실행하기
    __3.4.3 라이브러리 읽어 들이기
    __3.4.4 데이터 읽어 들이고 전처리하기
    __3.4.5 데이터 확인하기
    __3.4.6 신경망 만들기
    __3.4.7 모델 만들기(학습하기)
    __3.4.8 모델 적용하기(예측하기)

    ▣ 04장: 합성곱 신경망의 구조
    4.1 합성곱 신경망의 구조
    __4.1.1 합성곱 레이어의 구조
    __4.1.2 풀링 레이어의 구조
    __4.1.3 패딩의 구조
    4.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기
    __4.2.1 라이브러리 읽어 들이기
    __4.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기
    __4.2.3 데이터 확인하기
    __4.2.4 신경망 만들기
    __4.2.5 모델 만들기(학습)
    __4.2.6 모델 적용하기(예측)
    4.3 일반적인 이미지 분류
    __4.3.1 Pillow 기본 조작
    __4.3.2 이미지 분류하기

    ▣ 05장: 재귀형 신경망 체험하기
    5.1 재귀형 신경망의 구조
    __5.1.1 순전파와 역전파의 구조
    __5.1.2 LTSM의 구조
    5.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기
    __5.2.1 라이브러리 읽어 들이기
    __5.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기
    __5.2.3 신경망 만들기
    __5.2.4 모델 만들기(학습)

    ▣ A: 텐서보드 사용 방법과 딥러닝 환경 구축
    A.1 텐서보드 사용 방법
    __A.1.1 학습 로그 출력하기
    __A.1.2 텐서보드 실행하기
    __A.1.3 생성한 모델과 로그 출력하기
    A.2 딥러닝 환경 구축하기(윈도우)
    __A.2.1 아나콘다 설치하기
    __A.2.2 파이썬 환경 구축하기
    __A.2.3 텐서플로 설치하기
    __A.2.4 TFLearn 설치하기
    __A.2.5 h5py 설치하기
    __A.2.6 scipy 설치하기
    __A.2.7 curses 설치하기
    __A.2.8 주피터 노트북 설치하기

    ▣ B: 시세 예측하기
    B.1 데이터 추출하기
    B.2 네트워크 만들고 학습하기
    B.3 그래프 그리기
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