Deep Learning with Python Bundle

Python의 힘을 활용하여 딥 러닝의 필수 요소를 파악하십시오.

이 책에 대하여

• 딥 러닝 및 신경망 모델링의 필수 요소를 시작하는 원 스톱 솔루션
• 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 다양한 문제를 해결하기 위해 다양한 종류의 신경망을 훈련시킵니다.
• Tensorflow, Keras 등과 같은 널리 사용되는 Python 라이브러리와 최상의 방법으로 딥 러닝 모델을 교육, 배포 및 최적화하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.

이 책의 대상

딥 러닝에 대한 노출이 제한적이거나 전혀없는 주목받는 데이터 과학자와 머신 러닝 전문가는이 책이 매우 유용하다는 것을 알게 될 것입니다. 딥 러닝 및 신경망의 기본 사항을 익히고 실행할 수있는 리소스를 찾고 있다면이 책이 적합합니다. 이 책의 모델은 Tensorflow 및 Keras와 같이 널리 사용되는 Python 기반 라이브러리를 사용하여 학습되므로 Python에 대한 올바른 프로그래밍 지식을 갖는 것이 유용합니다.

무엇을 배울 것인가

• 딥 러닝 및 신경망의 핵심 개념을 파악하십시오.
• TensorFlow와 같은 딥 러닝 라이브러리 설정
• NLP 및 Computer Vision 애플리케이션을위한 딥 러닝 모델을 미세 조정
• 심화 학습을 통해 이미지, 텍스트 및 음성과 같은 다양한 정보 소스를 통합
• 더 나은 성능을 위해 딥 러닝 모델을 최적화하고 미세 조정
• 인간보다 더 나은 게임을하는 심층 강화 학습 모델 훈련
• GPU 또는 CPU에서 모델을 최대한 활용하는 방법 알아보기

상세히

오늘날 인공 지능 분야의 최신 주제 인 딥 러닝 (Deep Learning)은 고급 형태의 머신 러닝으로 간주 될 수 있습니다.

이 책은 효율적인 딥 러닝 모델을 훈련하고 다양한 실제 시나리오에 적용하는 첫 단계를 수행하는 데 도움이됩니다. Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network와 같은 다양한 종류의 신경망을 모델링, 훈련 및 배포하고 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리, 음성 인식 등 실제 영역에서 일부 응용 프로그램을 볼 수 있습니다. 챗봇과 같은 실제 프로젝트를 구축하고, 강화 학습을 구현하여 스마트 게임을 구축하고, 이미지 캡션 및 처리를위한 전문가 시스템을 개발합니다. 이 책에서는 TensorFlow와 같은 널리 사용되는 Python 라이브러리를 사용하여 모델을 작성합니다. 또한이 책에서는 노이즈가 많은 데이터 세트, 작은 데이터 세트 등과 같이 모델을 훈련하는 동안 발생할 수있는 다양한 문제에 대한 솔루션을 다룹니다.

이 책은 딥 러닝에 대한 사전 지식이 없다고 가정합니다. 이 책의 끝에서는 실제 응용 프로그램과 함께 딥 러닝 및 신경망 모델링의 기본 사항을 제대로 이해하게됩니다.

스타일과 접근

이 단계별 가이드는 실제 실제 사례와 사용 사례로 채워져 다양한 딥 러닝 문제를 해결합니다.