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자바 딥러닝의 핵심 요약정보 및 구매

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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
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    자바 딥러닝의 핵심

    9788960779662.jpg

    도서명:자바 딥러닝의 핵심
    저자/출판사:유스케,스고모리/에이콘출판
    쪽수:306쪽
    출판일:2017-01-25
    ISBN:9788960779662

    목차
    1장. 딥러닝의 개요
    __인공지능의 변천
    ____인공지능의 정의
    ____과거의 인공지능 붐
    ____머신 러닝은 발전한다
    ____머신 러닝도 할 수 없는 것
    __기계와 인간을 구분 짓는 것
    __인공지능과 딥러닝
    __요약

    2장. 머신 러닝 알고리즘 딥러닝을 : 위한 준비 단계
    __시작하기
    __머신 러닝에서 학습의 필요성
    __지도 학습과 비지도 학습
    ____서포트 벡터 머신
    ____은닉 마르코프 모델(HMM)
    ____신경망
    ____로지스틱 회귀
    ____강화 학습
    __머신 러닝 애플리케이션의 절차
    __신경망 이론과 알고리즘
    ____퍼셉트론(단일층 신경망)
    ____로지스틱 회귀
    ____다범주 로지스틱 회귀
    ____다층 퍼셉트론(다층 신경망)
    __요약

    3장. 심층 신뢰 신경망과 적층 노이즈 제거 오토엔코더
    __신경망의 실패
    __신경망의 설욕
    ____딥러닝의 진화: 돌파구는 무엇이었을까?
    ____사전 학습을 이용한 딥러닝
    __딥러닝 알고리즘
    ____제한 볼츠만 머신
    ____심층 신뢰망(DBNs)
    ____노이즈 제거 오토엔코더(DA)
    ____적층 노이즈 제거 오토엔코더(SDA)
    __요약

    4장. 드롭아웃과 합성곱 신경망
    __선행 학습이 없는 딥러닝 알고리즘
    __드롭아웃
    __합성곱 신경망
    ____합성곱
    ____수집
    ____식과 구현
    __요약

    5장. 자바 딥러닝 라이브러리: DL4J, ND4J 등
    __처음부터 개발과 라이브러리(혹은 프레임워크)를 이용한 개발
    __DL4J와 ND4J의 소개
    __ND4J를 이용한 구현
    __DL4J를 이용한 구현
    ____준비(설정)
    ____구축
    ______DBNIrisExample.java
    ______CSVExample.java
    ____CNNMnistExample.java/LenetMnistExample.java
    ____학습률 최적화
    __요약

    6장. 실무 응용을 위한 접근 방법: 순환 신경망 등
    __딥러닝이 활발한 분야
    ____이미지 인식
    ____자연어 처리
    ______NLP를 위한 피드포워드 신경망
    ______NLP를 위한 딥러닝
    __딥러닝의 문제
    __딥러닝의 가능성과 능력을 최대화하기 위한 접근 방법
    ____분야 지향 접근 방법
    ______의료
    ______자동차
    ______광고 기술
    ______전문직 혹은 실무
    ______스포츠
    ____세분화 지향 접근 방법
    ____출력 지향 접근 방법
    __요약

    7장. 기타 중요한 딥러닝 라이브러리
    __테아노
    __텐서플로우
    __카페
    __요약

    8장. 그다음은 무엇일까?
    __딥러닝에 대한 긴급 뉴스
    __예상되는 미래 동향
    __딥러닝에 대한 최신 소식을 볼 수 있는 곳
    __요약
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