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케라스는 딥러닝 전문가가 아니더라도 쉽게 딥러닝 모델을 만들고 사용할 수 있도록 개발된 딥러닝 라이브러리입니다. 본 책은 케라스 사용에 필요한 딥러닝 개념 설명과 실습 가능한 파이썬 소스코드를 담고 있습니다. 직관적으로 딥러닝 모델 구성을 이해할 수 있도록 블록쌓기 예제가 포함되어 있습니다.

케라스는 딥러닝 전문가가 아니더라도 쉽게 딥러닝 모델을 만들고 사용할 수 있도록 개발된 딥러닝 라이브러리이다. 『파이썬 딥러닝 케라스』는 케라스 사용에 필요한 딥러닝 개념 설명과 실습 가능한 파이썬 소스코드를 담고 있으며 직관적으로 딥러닝 모델 구성을 이해할 수 있도록 블록쌓기 예제가 포함되어 있다.

케라스는 컴퓨터 프로그래밍의 경험이 있는 사람이든 없든 사람이든 쉽게 사용 가능한 딥러닝 개발 도구입니다. 케라스에서 잘 정의된 여러 명령어들의 조합으로 기초적인 딥러닝 기술부터 최신의 딥러닝 기술까지 구현이 가능합니다. 이를 레고 블럭에 비유하여 누구나 이해할 수 있게 쉽게 설명해 놓은 이 책은 딥러닝의 입문 도서로서 제 역할을 다 하리라 믿습니다.
- 이활석 / 네이버 클로바팀

딥러닝은 신경망 모델링이 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 따라서 모델의 이해가 딥러닝의 이해에 가장 중요하다고 볼 수 있습니다. 이를 위해 저자는 딥러닝 모델을 레고처럼 구성하는 딥브릭이라는 독특한 발상으로 다양한 딥러닝 모델을 직관적으로 이해하게 해 줍니다. 딥러닝을 처음 공부하시는 분은 물론, 이미 익숙하신 분들께도 이 책을 적극 추천합니다. 복잡했던 머릿속이 맑고 깨끗해지는 효과가 있습니다.
- 김진중 / 야놀자 Head of STL

다양한 딥러닝 알고리즘들을 케라스로 간결하게 풀어낼 수 있는 방법들을 제공하는 입문서로 기존의 텐서플로우를 활용했던 분들에게 바라볼 수 있는 관점의 전환점을 줄 수 있는 Mild Stone과 같은 책이다.
- 이태영 수석 / 신한은행 디지털 전략부 AI LAB

딥러닝을 공부하려면 두 가지 어려운 점에 부딪히게 된다. 어려운 전문 지식과 실제 구현의 어려움이다. 이 책은 그 두 가지를 멋진 조합으로 풀고 있다. 뜬구름같은 이론은 브릭이라는 손에 잡히는 실체로 만져가며 알 수 있게 하고, 구현의 어려움은 keras라는 시를 읽듯이 읽어내려 갈 수 있는 라이브러리로 풀어준다. 백문이 불여일견이라 했다. 딥러닝을 처음으로 듣는게 아니라 볼 수 있게 만들어주는 책이다.
- 하용호 / 데이터사이언티스트

많은 딥러닝 프레임워크 중 가장 쉽게 접근할 수 있는건 단연 keras라고 생각합니다. keras의 특징인 단순함, 확장성, 재사용성을 눈으로 쉽게 보여주기 위해 친절하게 정리된 내용이라 생각합니다. 현업에서 새롭게 적용하셔야 되는 분들에게 적합한 책입니다.
- 전태균 / 쎄트렉아이

KAIST에서 진행한 R 강의. 그곳에서 강사와 수강생으로 첫 만남을 가졌다. 여느 수강생과 다르게 학구적으로 질문하는 모습이 인상적이었다. 시간이 어느 덧 흘렀고, KISTI에서 근무하는 후배가 앞으로 딥러닝을 단절함이 없이 배우며 특히, Keras를 꼭 배우라고 했다. 그것이 계기가 되어 Keras를 검색하다가 본 책의 저자인 김태영 이사님을 다시 만나게 되었다. 이번에는 내가 수강생으로, 김태영 이사님은 강사로 역할이 바뀌어 있었다. 레고를 이용하여 어려운 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 표현되는 전달력, 그리고 근접할 수 없는 내공을 겸비함이 내용에 잘 드러나고 있다. Keras를 이용하여 딥러닝에 입문하려는 사람들은 반드시 이 책을 읽기를 추천한다. 여행에서도 좋은 가이드가 있으면 여행지에 대한 깊은 이해로 여행이 풍성해지듯이 김태영 이사님이 쓰신 이 책은 Keras를 이용한 딥러닝이라는 분야를 여행할 사람들에 가장 훌륭한 가이드가 되리라고 자부할 수 있다. 이 책을 통하여 딥러닝에 대해 보지 못했던 것들이 보이고, 듣지 못했던 것들이 들리고, 말하지 못했던 것들이 말해지는 경험을 하게 될 것이다. 멋진 책을 출간하신 김태영 이사님께 오히려 감사를 드린다.
- 이부일 / (주)인사아트마이닝 대표

케라스를 처음 시작할 때 가장 많은 도움을 받았던 책입니다. 바로 적용해보고 싶지만 어디부터 시작할지 모를 때 최선의 선택입니다
- 유재준 / 카이스트

이활석(네이버 클로바팀)
케라스는 컴퓨터 프로그래밍의 경험이 있는 사람이든 없든 사람이든 쉽게 사용 가능한 딥러닝 개발 도구입니다. 케라스에서 잘 정의된 여러 명령어들의 조합으로 기초적인 딥러닝 기술부터 최신의 딥러닝 기술까지 구현이 가능합니다. 이를 레고 블럭에 비유하여 누구나 이해할 수 있게 쉽게 설명해 놓은 이 책은 딥러닝의 입문 도서로서 제 역할을 다 하리라 믿습니다.

김진중(야놀자 Head of STL)
딥러닝은 신경망 모델링이 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 따라서 모델의 이해가 딥러닝의 이해에 가장 중요하다고 볼 수 있습니다. 이를 위해 저자는 딥러닝 모델을 레고처럼 구성하는 딥브릭이라는 독특한 발상으로 다양한 딥러닝 모델을 직관적으로 이해하게 해 줍니다. 딥러닝을 처음 공부하시는 분은 물론, 이미 익숙하신 분들께도 이 책을 적극 추천합니다. 복잡했던 머릿속이 맑고 깨끗해지는 효과가 있습니다.

이태영(신한은행 디지털 전략부 AI LAB)
다양한 딥러닝 알고리즘들을 케라스로 간결하게 풀어낼 수 있는 방법들을 제공하는 입문서로 기존의 텐서플로우를 활용했던 분들에게 바라볼 수 있는 관점의 전환점을 줄 수 있는 Mild Stone과 같은 책이다.

하용호(데이터사이언티스트)
딥러닝을 공부하려면 두 가지 어려운 점에 부딪히게 된다. 어려운 전문 지식과 실제 구현의 어려움이다. 이 책은 그 두 가지를 멋진 조합으로 풀고 있다. 뜬구름같은 이론은 브릭이라는 손에 잡히는 실체로 만져가며 알 수 있게 하고, 구현의 어려움은 keras라는 시를 읽듯이 읽어내려 갈 수 있는 라이브러리로 풀어준다. 백문이 불여일견이라 했다. 딥러닝을 처음으로 듣는게 아니라 볼 수 있게 만들어주는 책이다.

전태균(쎄트렉아이)
많은 딥러닝 프레임워크 중 가장 쉽게 접근할 수 있는건 단연 keras라고 생각합니다. keras의 특징인 단순함, 확장성, 재사용성을 눈으로 쉽게 보여주기 위해 친절하게 정리된 내용이라 생각합니다. 현업에서 새롭게 적용하셔야 되는 분들에게 적합한 책입니다.

이부일((주)인사아트마이닝 대표)
KAIST에서 진행한 R 강의. 그곳에서 강사와 수강생으로 첫 만남을 가졌다. 여느 수강생과 다르게 학구적으로 질문하는 모습이 인상적이었다. 시간이 어느 덧 흘렀고, KISTI에서 근무하는 후배가 앞으로 딥러닝을 단절함이 없이 배우며 특히, Keras를 꼭 배우라고 했다. 그것이 계기가 되어 Keras를 검색하다가 본 책의 저자인 김태영 이사님을 다시 만나게 되었다. 이번에는 내가 수강생으로, 김태영 이사님은 강사로 역할이 바뀌어 있었다. 레고를 이용하여 어려운 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 표현되는 전달력, 그리고 근접할 수 없는 내공을 겸비함이 내용에 잘 드러나고 있다. Keras를 이용하여 딥러닝에 입문하려는 사람들은 반드시 이 책을 읽기를 추천한다. 여행에서도 좋은 가이드가 있으면 여행지에 대한 깊은 이해로 여행이 풍성해지듯이 김태영 이사님이 쓰신 이 책은 Keras를 이용한 딥러닝이라는 분야를 여행할 사람들에 가장 훌륭한 가이드가 되리라고 자부할 수 있다. 이 책을 통하여 딥러닝에 대해 보지 못했던 것들이 보이고, 듣지 못했던 것들이 들리고, 말하지 못했던 것들이 말해지는 경험을 하게 될 것이다. 멋진 책을 출간하신 김태영 이사님께 오히려 감사를 드린다.

유재준(카이스트)
케라스를 처음 시작할 때 가장 많은 도움을 받았던 책입니다. 바로 적용해보고 싶지만 어디부터 시작할지 모를 때 최선의 선택입니다.

Part 1 케라스 시작하기
Chapter 1 케라스 이야기
Chapter 2 맥에서 케라스 설치하기
Chapter 3 윈도우에서 케라스 설치하기

Part 2 딥러닝 개념잡기
Chapter 1 데이터셋 이야기
Chapter 2 학습과정 이야기
Chapter 3 학습과정 살펴보기
Chapter 4 학습 조기종료 시키기
Chapter 5 평가 이야기
Chapter 6 학습 모델 보기/저장하기/불러오기

Part 3 레이어 개념잡기
Chapter 1 다층 퍼셉트론 레이어 이야기
Chapter 2 다층 퍼셉트론 신경망 모델 만들어보기
Chapter 3 컨볼루션 신경망 레이어 이야기
Chapter 4 컨볼루션 신경망 모델 만들어보기
Chapter 5 컨볼루션 신경망 모델을 위한 데이터 부풀리기
Chapter 6 순환 신경망 레이어 이야기
Chapter 7 순환 신경망 모델 만들어보기

Part 4 레시피 따라해보기
Chapter 1 수치입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 2 수치입력 이진분류모델 레시피
Chapter 3 수치입력 다중클래스분류모델 레시피
Chapter 4 영상입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 5 영상입력 이진분류모델 레시피
Chapter 6 영상입력 다중클래스분류모델 레시피
Chapter 7 시계열수치입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 8 문장(시계열수치)입력 이진분류모델 레시피
Chapter 9 문장(시계열수치)입력 다중클래스분류모델 레시피

Part 1 케라스 시작하기
Chapter 1 케라스 이야기
Chapter 2 맥에서 케라스 설치하기
Chapter 3 윈도우에서 케라스 설치하기

Part 2 딥러닝 개념잡기
Chapter 1 데이터셋 이야기
Chapter 2 학습과정 이야기
Chapter 3 학습과정 살펴보기
Chapter 4 학습 조기종료 시키기
Chapter 5 평가 이야기
Chapter 6 학습 모델 보기/저장하기/불러오기

Part 3 레이어 개념잡기
Chapter 1 다층 퍼셉트론 레이어 이야기
Chapter 2 다층 퍼셉트론 신경망 모델 만들어보기
Chapter 3 컨볼루션 신경망 레이어 이야기
Chapter 4 컨볼루션 신경망 모델 만들어보기
Chapter 5 컨볼루션 신경망 모델을 위한 데이터 부풀리기
Chapter 6 순환 신경망 레이어 이야기
Chapter 7 순환 신경망 모델 만들어보기

Part 4 레시피 따라해보기
Chapter 1 수치입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 2 수치입력 이진분류모델 레시피
Chapter 3 수치입력 다중클래스분류모델 레시피
Chapter 4 영상입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 5 영상입력 이진분류모델 레시피
Chapter 6 영상입력 다중클래스분류모델 레시피
Chapter 7 시계열수치입력 수치 예측 모델 레시피
Chapter 8 문장(시계열수치)입력 이진분류모델 레시피
Chapter 9 문장(시계열수치)입력 다중클래스분류모델 레시피