출간일(Release) : 2018/11/14
종이책 출간일(Print Release) : 2018/10/22
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 26,400
미리보기(Preview)
책소개(Overview)
케라스 창시자이자 구글 딥러닝 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이 책 역시 많은 사람에게 딥러닝을 전달하는 또 다른 방법이며, 딥러닝 이면의 개념과 구현을 가능하면 쉽게 이해할 수 있게 하는 데 중점을 두었다. 1부에서는 딥러닝, 신경망, 머신 러닝의 기초를, 2부에서는 컴퓨터 비전, 텍스트, 시퀀스, 생성 모델을 위한 딥러닝 같은 실전 딥러닝을 설명한다. 이외에도 딥러닝을 언제 적용하는지, 한계는 무엇인지, 저자가 생각하는 딥러닝의 방향과 비전까지 엿볼 수 있다. 또한, 실제 사용하는 확장 가능한 다양한 예제를 수록했으며, 수학 장벽을 없애고자 수학적 표기 없이 직관적이고 간결한 코드로 개념을 설명한다. 딥러닝을 처음부터 배우거나 이해의 폭을 넓히고자 하는 분들에게 추천한다.
The author is the founder of Keras and a researcher at Google Deep Learning. He emphasizes the democratization of artificial intelligence. This book is another way to deliver deep learning to many people, with a focus on making concepts and implementation behind deep learning as easy as possible. Part 1 covers the fundamentals of deep learning, neural networks, and machine learning, and part 2 discusses real deep learning, such as deep learning for computer vision, text, sequences, and generation models. In addition, you can get a glimpse of when to apply deep learning, what are the limitations, and the direction and vision of deep learning. In addition, it contains a variety of extensible examples of actual use, and explains the concept in intuitive and concise code without mathematical notation to remove mathematical barriers. Recommended for those who want to learn deep learning from the beginning or to expand their understanding.
저자(Author)
프랑소와 숄레(Francois Chollet)
캘리포니아 마운틴 뷰의 구글에서 딥러닝과 관련된 일을 한다. 케라스 딥러닝 라이브러리의 창시자이고 텐서플로 머신 러닝 프레임워크의 기여자다. 컴퓨터 비전과 형식 추론을 위한 머신 러닝 애플리케이션에 초점을 맞춰 딥러닝을 연구한다.
그의 논문은 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), NIPS(Neural Information Processing Systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등의 주요 콘퍼런스와 워크숍에서 소개되었다.
The author works on deep learning at Google in Mountain View, California. He is the founder of Keras Deep Learning Library and a contributor to the TensorFlow machine learning framework. He studies deep learning with a focus on machine learning applications for computer vision and formal inference.
His papers were presented at major conferences and workshops, including CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), NIPS(Neural Information Processing Systems), ICLR(International Conference on Learning Representations).