태그: machine learning

출간 예정일(Release) : 2018/05/21
종이책 출간일(Print Release) : 2018/04/30
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 17,600
미리보기(Preview)

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책소개(Overview)
결국 실무에서는 GPU다!
CPU에서 익혀 GPU에 적용한다? CUDA, cuDNN 설치부터 생소하다! GPU 실습 환경을 구성하는 방법부터 머신 러닝과 딥러닝, 강화 학습 기초까지 간단한 이미지 인식, 분류 등 다양한 예제로 실습한다. 체이너(Chainer), 텐서플로(TensorFlow) 등 다양한 프레임워크를 사용해 딥러닝의 전체 모습을 살펴볼 수 있다. 또한, 실습하면서 만날 수 있는 오류에 대한 대처법도 수록했다.

After all, in practice GPU!
Learn from the CPU and apply it to the GPU? Even installing CUDA, cuDNN is unfamiliar! Practice with various examples such as how to configure GPU training environment, simple image recognition and classification from machine learning to deep learning, reinforcement learning foundation. In this book, you can use the various frameworks such as Chainer and TensorFlow to see the full picture of deep running. In addition, the book also includes tips on how to deal with errors you might encounter while practicing.

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저자(Author)
시미즈 료(Shimizu, Ryo)
주식회사 UEI의 대표이사 사장 겸 CEO다. 주식회사 도완코 회장실의 3과장도 겸하고 있다. 딥러닝을 중심으로 한 인공지능을 연구/개발하며 직접 프로그래밍도 한다. 2004년에 독립행정법인 정보처리 추진기구(IPA)로부터 천재 프로그래머/슈퍼 크리에이터로 인정받았다. 2013년에 개발한 자필 프로그래밍 단말 enchantMOON을 계기로 딥러닝과 만났으며, 딥러닝 워크스테이션 DEEPstation 시리즈 및 딥러닝 소프트웨어를 개발했다. 2016년부터 아키하바라 프로그래밍 교실에서 딥러닝 프로그래밍을 배우는 AI 프로그래밍 강좌를 열었다.

It is President and CEO of UEI Corporation. He also serves as the three chief executive officers of the chairman of the board of directors of the company. The author researches / develops artificial intelligence centering on deep learning and also directly programs. In 2004, he was recognized as a genius programmer / super-creator by the Information Processing Organization (IPA), an independent administrative agency. He met Deep Learning with his handheld programming terminal enchantMOON, developed in 2013, and developed the Deep Learning workstation DEEPstation series and Deep Learning software. Since 2016, he has been teaching AI programming in the Akihabara programming classroom.

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부록(Extra File)

출간일(Release) : 2016/10/10
종이책 출간일(Print Release) : 2016/08/30
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 16,800
미리보기(Preview)

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책소개(Overview)
Deep Learning, 누구나 쉽게 사용할 수 있다!

왜 딥러닝에 주목해야 하는가?
딥러닝은 MIT가 선정한 10대 혁신 기술이며, IT 리서치 기업 가트너도 주목해야 할 기술로 선정했다. 구글, 애플, 마이크로소프트, IBM, 삼성전자 같은 글로벌 기업은 모두 딥러닝에 투자하고 있다. 이들은 자사 서비스를 통해 구축된 빅데이터를 활용하기 위해 노력하고 있다. 자동 음성 인식, 자율 주행차, 주가 예측, 기사 작성 등 다양한 분야에 딥러닝이 이미 쓰이고 있으며 기업 경쟁력의 핵심이 될 것으로 예측되고 있다.

딥러닝, 기초부터 차근차근 이해하자!
기초편에서는 딥러닝의 개요와 역사를 살펴보고, 음성 인식과 이미지 인식 분야에서 현재까지 이뤄낸 성과를 알아본다. 이론편에서는 컴퓨터가 딥러닝 알고리즘을 사용해 학습하는 방법을 배우고, 기존 방법과 비교하여 딥러닝이 왜 높은 성능을 구현할 수 있는지 살펴본다. 기계 학습이나 딥러닝에 대한 지식이 없고 수학을 몰라도 이해할 수 있도록 쉬운 용어와 구체적인 사례로 설명한다.

Caffe로 딥러닝을 경험해보자!
오픈 소스 딥러닝 프레임워크 Caffe를 이용하면 딥러닝을 쉽게 사용할 수 있다. Caffe를 설치하고, 파라미터를 설정하고, 실제로 실행해보면서 딥러닝을 경험해보자. 리눅스 사용자는 CUDA와 함께 GPU 환경에서, 윈도 사용자는 VMware에 리눅스를 설치하고 CPU 환경에서 Caffe를 사용해본다.

Deep Learning, anyone can use it easily!

Why pay attention to deep running?
Deep Learning was selected by MIT as one of the top ten innovations and IT research firm Gartner as a technology to be noticed. Global companies like Google, Apple, Microsoft, IBM, and Samsung are all investing in deep running. They are working to leverage big data built through its services. Deep learning is already being used in various fields such as automatic speech recognition, autonomous driving car, stock price prediction, and article writing, and it is predicted to be the core of the company’s competitiveness.

Let’s understand the deep learning from the basics!
Basics will cover the overview and history of deep learning and the achievements that have been made in the areas of speech recognition and image recognition. In theory, you will learn how computers learn using deep learning algorithms, and how deep learning can achieve high performance compared to existing methods. Explain them as easy-to-understand terms and concrete examples so that you do not have any knowledge of machine learning or deep learning and understand mathematics.

Experience deep running with Caffe!
Open-source deep-running framework Caffe makes it easy to use deep-running. Experiment with deep running by installing Caffe, setting parameters, and actually running it. Linux users will use CUDA in GPU environment, Windows users will install Linux on VMware and try Caffe in CPU environment.

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저자(Author)
다케이 히로마사(Takei Hiromasa)
대학교 시절 수학을 전공하고 위상기하학(토폴로지) 연구에 종사. 2004년 일본 유니시스 주식회사에 입사. CDA/CAM 시스템을 개발하며 주로 도형 처리 기술을 담당. 2011년부터 정보공학전공 대학원생으로 데이터 마이닝과 3D 형상 검색을 연구. 이후 회사로 돌아가 현재는 이미지 처리, 점군 처리, 기계 학습을 연구 중. 최근 즐거운 일은 갓 태어난 아이를 관찰하며 아이가 사람들의 동작이나 언어를 배워나가는 것을 신기해하고 있는 중.

He majored in mathematics at university and worked on topological geometry (topology) research. The author joined Unisys Japan Co., Ltd. in 2004. Develop CDA / CAM system and mainly handle graphic processing technology. Since 2011, he has been studying data mining and 3D shape retrieval as a graduate student in information engineering. The author then returned to the company and is currently studying image processing, point cloud processing, and machine learning. He recently enjoyed watching newborn babies and wondering about how the child learns people’s movements and language.

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부록(Extra File)