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텐서플로 딥러닝 프로그래밍
- 김동근 저
- 가메출판사
- 2020년 09월 22일
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ISBN: 9788980783083
548쪽
189 x 256 (㎜)
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- 판매지수 : 290
- 주간 컴퓨터/IT: 85위
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책 소개
저자 소개
- 구분 : 저서
- 국적 : 대한민국
- 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
- 인기지수 : 61
충남대학교 대학원 전산학과에서 영상처리 전공으로 박사학위를 취득하고, 한국전자통신 연구원에서 초빙연구원, UCSB에서 방문연구를 수행하였으며, 현재는 공주대학교 천안공과대학 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다.
저서로는
《OpenCV 컴퓨터 비전 프로그래밍》,
《OpenCV Programming》,
《C.C++ 프로그래밍》,
《윈도우즈 API 프로그래밍》,
《C프로그래밍 언어》,
《Visual C++ 프로그래밍》 등이 있다.
목차
Chapter01 인공지능 · 딥러닝 · 텐서플로 설치
01 인공지능과 딥러닝
02 텐서플로 설치
Chapter02 텐서플로 기초
03 즉시 실행 모드와 텐서 생성
04 텐서플로 연산
Chapter03 회귀(Regression)
05 평균 제곱 오차 손실함수
06 넘파이 단순 선형 회귀
07 자동 미분 계산
08 텐서플로 단순 선형 회귀
09 다변수 선형 회귀
10 tf.keras.optimizers를 이용한 학습
11 다항식 회귀
Chapter04 tf.keras를 사용한 회귀
12 순차형(Sequential) 모델
13 함수형 Model
14 모델 저장 및 로드
Chapter05 완전 연결 신경망 분류(Classification)
15 원-핫 인코딩과 교차 엔트로피 오차
16 활성화 함수
17 분류 성능평가
18 1-Dense 층(1뉴런) AND · OR 분류
19 1-Dense 층(2뉴런) AND · OR 분류
20 2층 신경망: XOR 이진 분류
21 2D 정규분포 데이터 생성 및 분류
22 IRIS 데이터 분류
Chapter06 데이터 셋: tf.keras.datasets
23 Boston_housing 데이터 셋
24 IMDB 데이터 셋
25 Reuters 데이터 셋
26 MNIST 데이터 셋
27 Fashion_MNIST 데이터 셋
28 CIFAR-10 데이터 셋
29 CIFAR-100 데이터 셋
Chapter07 콜백: 학습 모니터링
30 콜백
31 텐서보드
Chapter08 그래디언트 소실과 과적합
32 그래디언트 소실과 가중치 초기화
33 배치정규화
34 과적합 · 가중치 규제 · 드롭아웃
35 드롭아웃
Chapter09 합성곱 신경망(CNN)
36 패딩
37 1차원 풀링
38 1차원 합성곱
39 1차원 합성곱 신경망(CNN) 분류
40 2차원 풀링
41 2차원 합성곱
42 2차원 합성곱 신경망(CNN)
Chapter10 함수형 API
43 tf.keras.layers 층
44 함수형 API 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 11 사전학습 모델: tf.keras.applications
45 VGG 모델
46 ResNet 모델
47 Inception · GoogleNet
Chapter 12 데이터 확장: 대용량 데이터 학습
48 영상 로드 · 저장 · 변환
49 ImageDataGenerator() · Flow()
50 ImageDataGenerator() · flfow_from_directory()
Chapter 13 업 샘플링 · 전치 합성곱 · 오토 인코덩 · GAN
51 업 샘플링(UpSampling)
52 전치 합성곱(Conv2DTranspose)
53 오토 인코더
54 적대적 생성 모델(GAN)
Chapter 14 영상 분할 · 검출 · Colab
55 Oxford-IIIT Pet Dataset
56 Oxford-IIIT Pet Dataset 분류
57 U-Net 영상 분할
58 물체 위치 검출 및 분류
59 Colab 분류
01 인공지능과 딥러닝
02 텐서플로 설치
Chapter02 텐서플로 기초
03 즉시 실행 모드와 텐서 생성
04 텐서플로 연산
Chapter03 회귀(Regression)
05 평균 제곱 오차 손실함수
06 넘파이 단순 선형 회귀
07 자동 미분 계산
08 텐서플로 단순 선형 회귀
09 다변수 선형 회귀
10 tf.keras.optimizers를 이용한 학습
11 다항식 회귀
Chapter04 tf.keras를 사용한 회귀
12 순차형(Sequential) 모델
13 함수형 Model
14 모델 저장 및 로드
Chapter05 완전 연결 신경망 분류(Classification)
15 원-핫 인코딩과 교차 엔트로피 오차
16 활성화 함수
17 분류 성능평가
18 1-Dense 층(1뉴런) AND · OR 분류
19 1-Dense 층(2뉴런) AND · OR 분류
20 2층 신경망: XOR 이진 분류
21 2D 정규분포 데이터 생성 및 분류
22 IRIS 데이터 분류
Chapter06 데이터 셋: tf.keras.datasets
23 Boston_housing 데이터 셋
24 IMDB 데이터 셋
25 Reuters 데이터 셋
26 MNIST 데이터 셋
27 Fashion_MNIST 데이터 셋
28 CIFAR-10 데이터 셋
29 CIFAR-100 데이터 셋
Chapter07 콜백: 학습 모니터링
30 콜백
31 텐서보드
Chapter08 그래디언트 소실과 과적합
32 그래디언트 소실과 가중치 초기화
33 배치정규화
34 과적합 · 가중치 규제 · 드롭아웃
35 드롭아웃
Chapter09 합성곱 신경망(CNN)
36 패딩
37 1차원 풀링
38 1차원 합성곱
39 1차원 합성곱 신경망(CNN) 분류
40 2차원 풀링
41 2차원 합성곱
42 2차원 합성곱 신경망(CNN)
Chapter10 함수형 API
43 tf.keras.layers 층
44 함수형 API 합성곱 신경망(CNN)
Chapter 11 사전학습 모델: tf.keras.applications
45 VGG 모델
46 ResNet 모델
47 Inception · GoogleNet
Chapter 12 데이터 확장: 대용량 데이터 학습
48 영상 로드 · 저장 · 변환
49 ImageDataGenerator() · Flow()
50 ImageDataGenerator() · flfow_from_directory()
Chapter 13 업 샘플링 · 전치 합성곱 · 오토 인코덩 · GAN
51 업 샘플링(UpSampling)
52 전치 합성곱(Conv2DTranspose)
53 오토 인코더
54 적대적 생성 모델(GAN)
Chapter 14 영상 분할 · 검출 · Colab
55 Oxford-IIIT Pet Dataset
56 Oxford-IIIT Pet Dataset 분류
57 U-Net 영상 분할
58 물체 위치 검출 및 분류
59 Colab 분류
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