[eBook]딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발

원제 : Deep Learning In The Browser

저 : 자비에르 보우리(Xavier Bourry), 카이 사사키(Kai Sasaki), 크리스토프 코너(Christoph Korner), 레이이치로 나카노(Reiichiro Nakano)역 : 이수진 출판사 : 제이펍발행일 : 2020년 09월08일 | 종이책 발행일 : 2020년 02월20일

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북마스터소개글 TOP

딥러닝을 활용한 웹 애플리케이션 개발의 기초와 응용!

이 책은 기본적인 웹 프로그래밍과 더불어 WebGL 등을 사용한 자바스크립트 딥러닝 프레임워크 사용법을 설명합니다. 브라우저와 딥러닝의 만남은 아직 걸음마 수준에 불과하지만, 하루가 다르게 눈부시게 발전하고 있습니다. 지금이야말로 시작하기 가장 좋을 때입니다. 이 책과 함께 놀라운 딥러닝의 세계를 느껴보기를 바랍니다.

출판사서평 TOP

딥러닝을 활용한 웹 애플리케이션 개발의 기초와 응용!
웹 프로그래밍과 인공지능의 만남이 시작되는 책!


이 책은 딥러닝과 웹 개발의 교차점에 있습니다. 두 기술 모두 성숙 단계에 접어들었고, 이들이 만난다면 누구도 상상하지 못한 환상적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 책은 기본적인 웹 프로그래밍과 더불어 WebGL 등을 사용한 자바스크립트 딥러닝 프레임워크 사용법을 설명합니다. 브라우저와 딥러닝의 만남은 아직 걸음마 수준에 불과하지만, 하루가 다르게 눈부시게 발전하고 있습니다. 지금이야말로 시작하기 가장 좋을 때입니다. 이 책과 함께 놀라운 딥러닝의 세계를 느껴보기를 바랍니다. 자, 새로운 여행을 떠나 볼까요?

이 책의 주요 내용
∙ 주요 딥러닝 모델
∙ 딥러닝을 위한 기초 수학
∙ 딥러닝 모델을 활용한 웹 애플리케이션 제작법
∙ TensorFlow, WebDNN, Keras 등 최신 딥러닝 프레임워크 사용법
∙ WebGL 사용법

목차 TOP

CHAPTER 1 딥러닝 소개 1
1.1 신경망을 위한 기초 수학 3
1.1.1 단층 퍼셉트론 3
1.1.2 다층 퍼셉트론 8
1.1.3 합성곱 계층과 풀링층 9
1.1.4 활성화 함수 12
1.2 뉴럴 네트워크 17
1.2.1 손실 함수의 중요성 17
1.2.2 정규화 18
1.2.3 역전파 알고리즘 19
1.2.4 최적화 방법 19
1.3 정리 21

CHAPTER 2 신경망 구조 23
2.1 합성곱 신경망 24
2.1.1 AlexNet 25
2.1.2 GoogLeNet 26
2.1.3 ResNet 27
2.1.4 SqueezeNet 29
2.2 순환 신경망 31
2.2.1 LSTM 33
2.2.2 GRU 34
2.3 강화 학습 35
2.3.1 DQN 38
2.4 정리 39

CHAPTER 3 자바스크립트 딥러닝 ...

본문중에서 TOP

저처럼 이제 막 딥러닝의 세계로 뛰어든 웹 개발자라면, 이론과 실제라는 엄청난 간극을 메울 수 있는 최고의 책이 될 것입니다. 이 책을 통해 수학적인 이론에 그치지 않고 다양한 딥러닝 모델을 사용한 데모를 실제로 개발해 보며 딥러닝의 세계를 직접 맛볼 수 있을 것입니다. 특히, 저자들의 실제 딥러닝 애플리케이션 개발 경험을 통해 얻었던 팁에서 이 책의 정수를 느낄 수 있을 것입니다.
( '옮긴이 머리말' 중에서)

퍼셉트론 방정식에서 계단 함수(step function)가 소개된 이후, 시그모이드 함수(sigmoid function)는 1980년대 가장 인기 있는 활성화 함수였습니다. 그 이유는 계단 함수와 달리 시그모이드는 함수가 모든 값을 0과 1의 범위로 부드럽게 변경하고 연속적인 값을 얻을 수 있기 때문입니다.
(/ p.12)

현재 TensorFlow.js는 0차원(0D 텐서) 배열(스칼라)부터 4차원(4D 텐서) 배열까지 지원합니다. 학습 데이터, 테스트 데이터, 네트워크 가중치 등과 같이 신경망에서 처리하는 모든 데이터는 반드시 텐서로 표시해야 합니다. TensorFlow.js는 사용자로부터 텐서를 통해 WebGL 셰이더(shaders) 사용을 숨깁니다. 내부적으로 TensorFlow.js는 CPU(자 ...

저자소개 TOP

자비에르 보우리(Xavier Bourry) [저]

StartupJeeliz의 대표 겸 CTO이자 딥러닝 전문가다.
@xavierbourry

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카이 사사키(Kai Sasaki) [저]

ARM의 시니어 소프트웨어 개발자이며, Apache Hivemall의 오픈 소스 커미터로 활
동하고 있다.
@Lewuathe

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크리스토프 코너(Christoph Korner) [저]

마이크로소프트 아일랜드에서 TSP 데이터 및 인공지능 처리 업무를 담당하고 있다.
@ChrisiKrnr

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레이이치로 나카노(Reiichiro Nakano) [저]

Infostellar의 소프트웨어 개발자이자 머신러닝 전문가다.
@reiinakano

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이수진 [역]

대학에서 작곡을 공부하던 중 기술과 예술의 만남을 목격하고 웹 기술에 매료되어 드넓은 IT 세상에 뛰어들었다. 예술가가 펼치는 아름다운 색과 선율처럼 코드로 독창적이고 생동감 넘치는 웹을 만들고 싶은 소프트웨어 엔지니어다. 싱가포르 국영 언론사에서 다수의 데이터 분석 및 시각화 프로젝트를 진행했다. 현재는 베를린의 핀테크 스타트업에서 리액트 개발을 하고 있으며, 딥러닝 모델을 활용한 인터랙티브 웹 개발에 많은 관심을 기울이고 있다.
홈페이지: https://sujinlee.me
트위터: @sujinleeme

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