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텐서플로우 애플리케이션 프로그래밍

텐서플로우 애플리케이션 프로그래밍

  • 이종서
  • |
  • 광문각
  • |
  • 2019-07-30 출간
  • |
  • 416페이지
  • |
  • 188 X 258 X 30 mm / 790g
  • |
  • ISBN 9788970939513
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출판사서평

인공지능 전문가가 되기 위한 필수 활용 실습서! 

 

기존의 산업은 농업, 수산업 등 자연환경을 이용하여 인간의 삶을 위한 기본에 충실한 상품을 생산하는 1차 산업시대를 지나 생산된 물품을 가공하고 에너지를 생산하는 2차 산업시대로 발전하였습니다. 그 후에는 생산된 제품을 소비자에게 전달하고 편리한 서비스를 제공하는 3차 산업시대가 도래하였으며, 이를 구현하기 위한 다양한 컴퓨팅 시스템이 발전하게 되었습니다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 논리적인 조건에 의해 단순 반복 업무를 빠르게 수행하는 데에 초점이 이루어져 있습니다. 하지만 4차 산업혁명 시대에서는 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하여 새로운 작업을 수행할 수 있는 인공지능 기반의 시대로 발전하고 있습니다.

 

이러한 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위하여, 이 책에서는 인공지능의 기본 개념을 익히고, 인공지능으로 무엇을 어떻게 만들어 낼 수 있는지 실전 예제를 통해 학습할 수 있도록 구성하였습니다. 

 

 

우선, 1장에서는 인공지능이란 무엇인지 전혀 모르더라도 쉽게 개념을 이해할 수 있도록 인공지능의 개요뿐 아니라 생활 속에서 활용하는 사례와 기술에 대해서 설명하여 인공지능의 기본 개념을 익힐 수 있도록 구성하였습니다.

2장에서는 텐서플로우란 무엇인지 이해하고 실제 개발 환경을 구성하는 것을 따라하며 수행할 수 있도록 구성하였습니다. 또한, 클라우드 기반의 텐서플로우 활용에 대한 내용도 다루고 있습니다. 

3장에서는 실제 텐서플로우를 활용할 수 있도록 인공지능과 머신러닝에 대한 개념과 텐서 자료형, 변수 등 다양한 문법을 학습하고 머신러닝 알고리즘에 대한 학습을 할 수 있도록 구성하였습니다. 

마지막으로 4장에서는 데이터 수집과 전처리, 신경망 구현 등을 통해 텐서플로우를 활용할 수 있도록 하였고, 실전 애플리케이션 개발 코드를 포함하여 실제로 텐서플로우 프로젝트를 수행할 수 있도록 구성하였습니다.

 

이 책을 통해 4차 산업혁명 시대의 가장 중요한 키워드가 되고 있는 인공지능에 대한 기본 개념을 학습하고 실전 프로젝트를 통해 텐서플로우를 활용하기 위한 기본기를 익힐 수 있을 것입니다.

목차


CHAPTER 1. 인공지능 개요
 1. 인공지능과 머신러닝
  1) 인공지능 발전과 활용
  2) 머신러닝 기술
 2. 지도 학습과 비지도 학습
  1) 지도 학습
  2) 비지도 학습
 3. 강화 학습
  1) 강화 학습 모델
  2) 강화 학습 역사
  3) 강화 학습 수행
  4) 인공 신경망
 4. 딥러닝

CHAPTER 2. 텐서플로우 시작
 1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란
 2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조
  1) 빌드 단계
  2) 실행 단계
 3. 텐서플로우 개발 환경
  1) 텐서플로우 설치
  2) 텐서플로우 개발 환경 구축
 4. 클라우드 기반 텐서플로우
  1) AWS
  2) 도커(Docker)
  3) Google
  4) Microsoft Azure

CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝
 1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?
  1) 기본 개념
  2) 텐서 자료형
  3) 상수형(Constant)
  4) 변수(Variable)
  5) 플레이스홀더(Placeholder)
 2. 머신러닝 알고리즘
  1) Linear Regression
  2) Logistic Regression
  3) Softmax Regression
  4) Neural Network

 CHAPTER 4. 실전 프로젝트
 1. 개요
 2. 데이터 수집/전처리
  1) 데이터 수집
  2) 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정
  3) 형태소 분석(Morphological Analysis)
  4) 단어 임베딩
 3. 합성곱 신경망 구현
  1) 합성곱 신경망 소개
  2) 합성곱 신경망 모델 구현
 4. 장단기 기억 네트워크 구현
  1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 소개
  2) 장단기 기억 네트워크 소개
  3) 장단기 기억 네트워크 구현
 5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축
  1) 자바 설치하기
  2) Eclipse 설치
  3) Apache Tomcat 설치
 6. 애플리케이션 개발
  1) 학습된 알고리즘 모델에 대한 검증 구현
  2) 웹 애플리케이션 구현 및 실행

저자소개

이종서
KOREATECH에서 컴퓨터공학을 전공하였고, 데이터 분석 및 예측 분야의 연구에 관심이 많으며, 현재 시뮬레이션 자동화 및 데이터 관리 및 분석 실무를 담당하고 있습니다.

이치욱
서강대학교 정보통신대학원에서 소프트웨어공학 석사 학위를 취득하였고, 현재는 클라우드 제품의 품질관리와 딥러닝과 자연어 처리 분야의 관심을 갖고 해당 업무를 담당하고 있습니다.

황현서
KOREATECH에서 컴퓨터공학 석사학위를 취득하였고,WAS 운영 및 로그 분석 업무를 수행하였으며, 현재는 머신러닝 서버 운영 및 교육 업무를 담당하고 있습니다.

김유두 

KOREATECH에서 컴퓨터공학 박사학위를 취득하였고, LG전자에서 스마트폰 및 IoT 분야의 연구와 개발을 수행하였습니다. 

현재 프로그래밍 기초, 모바일 및 인공지능 분야의 교육 및 연구를 수행하고 있습니다.

박현주
성균관대학교에서 기술경영학박사를 수료하였고, 삼성전자에서 통신, 지휘통제 · 센서 및 IoT 분야의 연구와 개발을 수행하였습니다. 현재는 인포웍스 대표이사를 맡고 있으면서, 광학 및 레이저 관련 비전센서, 그리고 영상처리 관련 시스템 개발 및 연구를 수행하고 있습니다. 

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