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| 파이썬과 텐서플로로 구현한 인공지능 |
| 17,000원 |
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978-89-5502-741-9 |
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이권윤, 이상부 공저 |
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2017년 9월 6일 |
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190*240 |
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326페이지 |
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한글 |
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| 이 책에서는 머신 러닝을 배우기 쉽도록 기초부터 전문가 응용 단계까지를 상세한 설명과 그림으로 충분한 이해가 되도록 배려하였다. 실제 응용할 수 있는 모델을 제안하고 이 모델에 대한 상세한 설명과 구현을 위한 프로그램을 곁들여서 바로 활용할 수 있도록 하였다. 이 책에서 설명하는 인공지능 주요 알고리즘은 다층신경망 및 신경망 역전파(Back Propagation), 신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 딥러닝(Deep Learning), 화상 이미지를 인식하고 고수준의 추상화된 정보를 추출하거나 다양한 영상처리, 컴퓨터 비전 분야의 핵심인 CNN(Convolution Neural Network), 번역 및 음성인식, 언어모델, 동영상, 로그데이터, 시계열의 통계 데이터와 같은 연속적인 데이터 처리에 최적화하여 현재의 데이터를 가지고 다음 상태를 예측하는 RNN(Recurrnet Neural Network) 등이다. |
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∙ 이 권 윤
- 부산대학교 전자공학과 졸업
- 콘티넨탈 오토모티브 시스템(Continental Automotive System) 엔지니어
- 특허발명기술 : 통합통신시스템
- 논문 : 통합통신시스템 개발에 관한 연구, Implement of Smartphone Server System for Remote Monitoring Control
∙ 이 상 부
- 제주한라대학교 컴퓨터정보과 교수 및 학과장, 전자계산소장 역임
- 담당과목 : 지능시스템 구현, 웹서버 운영, 웹프로그래밍, 임베디드시스템
- 관심분야 ; 인공지능, 임베디드시스템, 원격제어, 통신프로토콜
- 특허발명기술 : 지그비 무선네트워크를 이용한 기기제어 및 상황정보감시 시스템 외 1건
- 논문 : 진화프로그래밍을 이용한 신경망-퍼지 적응 제어기 실현 외 30 여편 |
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제1장 파이썬 개요 및 설치 제2장 TensorFlow 제3장 텐서플로우 프로그래밍 제4장 신경망 개요 및 학습 규칙 제5장 전가산기 및 체인 룰 제6장 언어로 신경망 구현 제7장 서플로우로 인공지능 구현을 위한 기초 제8장 Deep Learning과 CNN
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도서 
