신경망 딥러닝 입문 (수식 없이, 코딩 없이 드래그 앤드 드롭으로 배우는 딥러닝)

신경망 딥러닝 입문 (수식 없이, 코딩 없이 드래그 앤드 드롭으로 배우는 딥러닝)

$23.03
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Vendor: 위키북스 - 아다치 하루카
Type: 인공지능
SKU: 9791158391164
Categories: ALL BOOKS 대학교재 a
Tags: 신경망딥러닝입문수식없이코딩없이드래그앤드드롭으로배우는딥러닝 컴퓨터/IT_컴퓨터공학
Description
드래그 앤드 드롭 조작만으로 딥러닝을 위한 시각적 체험 학습 실현!
이 책은 딥러닝을 처음 시작하려 하지만 수식을 이해하기 어렵다거나 프로그래밍 경험이 많지 않은 IT 엔지니어나 초보자를 대상으로 합니다.

신경망과 딥러닝에 대한 기본적인 이해부터 시작하여, 딥러닝 기법을 이용한 초?중?고급 이미지 분류 예제와 이를 위한 데이터 전처리까지 전문 데이터 과학자가 친절하게 전체적인 흐름을 알기 쉽게 그림과 함께 설명합니다.

소니가 개발한 무료 GUI 툴인 ‘신경망 콘솔’을 사용하여 단계적으로 딥러닝을 체험할 수 있도록 구성돼 있으며, 드래드 앤드 드롭만으로 ‘수식 없이’ 딥러닝 기법을 이해하고 ‘프로그래밍 없이’ 구현하는 방법도 알려 줍니다.
저자

아다치하루카

저자아다치하루카（あだちはるか）는제조사에서데이터과학자로일하는한편,사회인대학원생으로서데이터마이닝을연구하였다.SI업체에서데이터분석과활용업무진행하였고,벤더업체에서는데이터분석과활용업무를지원하는일을하는등갑과을의입장에서데이터과학에종사해왔다.또한데이터과학의보급을목적으로웹이나잡지에기사를게재했으며,각지에서세미나강사를맡아왔다.저서로는『처음시작하는텐서플로:수식없이배우는딥러닝입문』(2017,릭텔레콤)이있다.감수성이예민한시기에고등전문학교에서5년을보내버린탓인지주변에서괴짜라는평가를받고있다.취미는성과댐,절순례하기다.

목차

Chapter1AI세계에오신것을환영합니다
1.1.AI와데이터과학
___1.1.1데이터과학자의기술
___1.1.2데이터과학의업무
1.2.머신러닝
___1.2.1지도학습과예측
___1.2.2비지도학습과지식발견
___1.2.3모델만들때의검증
___1.2.4머신러닝의툴
1.3.신경망에서딥러닝으로
___1.3.1신경망이란?
___1.3.2딥러닝은?
1장정리

Chapter2딥러닝의기법
2.1.신경망
___2.1.1신경망의개요
___2.1.2순전파의구조
___2.1.3역전파의시스템
2.2.딥러닝
___2.2.1오토인코더시스템
___2.2.2학습의테크닉
2.3.합성곱신경망
___2.3.1합성곱층의시스템
___2.3.2풀링층의시스템
___2.3.3패딩의시스템
2.4.재귀형신경망
___2.4.1순전파와역전파의시스템
___2.4.2LSTM의시스템
2장정리

Chapter3인공지능(AI)툴과신경망콘솔(NeuralNetworkConsole)
3.1.전세계에보급된AI툴
___3.1.1딥러닝의주요한툴
3.2.신경망콘솔
3.3.NNC설치
___3.3.1사전준비
___3.3.2NNC내려받기
___3.3.3NNC설치
___3.3.4NNC애플리케이션의폴더구성
___3.3.5NNC실행
3.4.NNC조작화면
___3.4.1PROJECT(프로젝트)화면
___3.4.2DATASET(데이터셋)화면
___3.4.3EDIT(편집)화면
___3.4.4TRAINING(학습)화면
___3.4.5EVALUATION(평가)화면
___3.4.6CONFIG(설정)화면
3장정리

Chapter4초급-샘플프로젝트를실행해보자!
4.1.신경망을이용한이미지분류(1)
___4.1.1작성된프로젝트를연다
___4.1.2사용할데이터세트확인
___4.1.3완성된네트워크구조를확인
___4.1.4학습조건의설정
___4.1.5학습의실행
___4.1.6평가의실행
4.2.CNN으로이미지분류(1)
___4.2.1작성된프로젝트를연다
___4.2.2사용할데이터세트확인
___4.2.3완성된네트워크구조확인
___4.2.4학습조건의설정
___4.2.5평가의실행
___4.2.6평가의실행
4장정리

Chapter5중급-신규프로젝트를실행해보자!
5.1.신경망을사용한이미지분류(2)
___5.1.1새로운프로젝트만들기
___5.1.2데이터세트의선택
___5.1.3네트워크만들기:컴포넌트의배치
___5.1.4네트워크만들기:컴포넌트의파라미터설정
___5.1.5학습조건과최적화설정
___5.1.6학습의실행
___5.1.7평가의실행
5.2.CNN을이용한이미지분류(2)
___5.2.1새로운프로젝트만들기
___5.2.2데이터세트의선택
___5.2.3네트워크만들기:컴포넌트의배치
___5.2.4네트워크만들기:컴포넌트의파라미터설정
___5.2.5학습조건과최적화설정
___5.2.6학습의실행
___5.2.7평가의실행
5.3.네트워크구조의최적화
___5.3.1앞에서만든프로젝트복제
___5.3.2네트워크구조의최적화설정
5장정리164

Chapter6상급-원본이미지로구현해보자!
6.1.데이터세트만들기
___6.1.1폴더만들기
___6.1.2데이터세트확인
6.2.네트워크만들기
___6.2.1프로젝트만들기
___6.2.2네트워크의수정
6.3.데이터세트의선택
6.4.학습조건의설정
___6.4.1GlobalConfig의설정
___6.4.2Optimizer의설정
6.5.학습의실행
6.6.평가의실행
6장정리

Chapter7상급-원본데이터로구현해보자!
7.1.데이터의전처리
___7.1.1NNC에서의구조화데이터의처리
___7.1.2데이터분석소프트웨어-래피드마이너
___7.1.3래피드마이너의설치와실행
___7.1.4래피드마이너의화면구성
___7.1.5구현에사용할데이터세트
___7.1.6래피드마이너를사용한데이터의전처리-기본적인성형
___7.1.7래피드마이너를사용한데이터의전처리-NNC입력형식으로변환(학습데이터)
___7.1.8래피드마이너를사용한데이터의전처리-NNC입력형식으로의변환(평가데이터)
7.2.데이터세트의등록
7.3.네트워크만들기
7.4.데이터세트의선택
7.5.학습조건의설정
7.6.학습의실행
7.7.평가의실행
7장정리

부록A
A.1.NNC에대응하지않는OS가설치된PC에NNC설치하기
___A.1.1VirtualBox의설치
___A.1.2윈도우10의설치
___A.1.3신경망콘솔(NNC)의설치
___A.1.4데이터의전처리
A.2.머신러닝을사용해분류문제를해결해보자!
___A.2.1결정트리
___A.2.2학습의실행
___A.2.3평가의실행
책을마치며

출판사 서평