간편결제, 신용카드 청구할인
카카오페이 3,000원
(카카오페이 5만원 이상 결제시, 5/1~5/31 기간 중 1회)
우리카드 3천원/7천원/1만 5천원 즉시할인
3만원/5만원/10만원 이상 결제시
삼성카드 6% (23,690원)
(삼성카드 6% 청구할인)
인터파크 롯데카드 5% (23,940원)
(최대할인 10만원 / 전월실적 40만원)
북피니언 롯데카드 30% (17,640원)
(최대할인 3만원 / 3만원 이상 결제)
NH쇼핑&인터파크카드 20% (20,160원)
(최대할인 4만원 / 2만원 이상 결제)
Close

케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더, 심층강화학습, 정책 경사 기법 적용하기

소득공제

2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.

판매지수 63
?
판매지수란?
사이트의 판매량에 기반하여 판매량 추이를 반영한 인터파크 도서에서의 독립적인 판매 지수입니다. 현재 가장 잘 팔리는 상품에 가중치를 두었기 때문에 실제 누적 판매량과는 다소 차이가 있을 수 있습니다. 판매량 외에도 다양한 가중치로 구성되어 최근의 이슈도서 확인시 유용할 수 있습니다. 해당 지수는 매일 갱신됩니다.
Close
공유하기
정가

28,000원

  • 25,200 (10%할인)

    1,400P (5%적립)

할인혜택
적립혜택
  • I-Point 적립은 출고완료 후 14일 이내 마이페이지에서 적립받기한 경우만 적립됩니다.
추가혜택
배송정보
  •  당일배송을 원하실 경우 주문시 당일배송을 선택해주세요.
  • 서울시 강남구 삼성로 512변경
  • 배송지연보상 안내
  • 무료배송
  • 해외배송가능
주문수량
감소 증가
  • 이벤트/기획전

  • 연관도서(51)

  • 사은품(6)

출판사 서평

GAN, VAE, 심층강화학습(DRL)을 포함한 최근 딥러닝의 발전은 인상적인 AI를 창조하고 있다. 이는 세계 체스 챔피언을 물리친 알파고 제로와 사람이 그린 것처럼 감쪽같아 40만 달러 이상에 팔린 그림을 만들 수 있는, 우리의 새로운 표제 '생성적 AI'를 생성한다.

[케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘]은 오늘날 활용할 수 있는 고급 딥러닝 기법을 종합적으로 소개함으로써 각자만의 최첨단 AI를 만들 수 있게 해준다. 이 책에서는 오픈소스 딥러닝 라이브러리로 케라스를 사용해 최신 기법을 적용한 효과적인 AI를 만드는 방법을 다양한 실습 프로젝트를 통해 보여준다.

먼저 이 책에서 다루는 고급 기법의 기본 구성요소가 되는 MLP, CNN, RNN을 살펴본다. 케라스와 텐서플로를 사용해 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 배운 뒤 ResNet과 DenseNet을 포함한 심층 신경망 아키텍처를 살펴보고 오토인코더를 생성하는 방법을 알아본다. 아울러 GAN에 대해 알아보고 어떻게 이 모델이 AI 성능의 새로운 지평을 여는지 알아볼 것이다. 다음으로 VAE를 구현하는 방법을 알아보고 GAN과 VAE가 현대 AI의 주요 진전인 인간에게 매우 설득력 있는 데이터를 합성하는 생산 능력을 어떻게 갖추게 되는지 배울 것이다. 마지막으로 현대 AI 분야에서 이룬 핵심 성과인 심층 Q-러닝과 정책 경사 기법 같은 DRL을 구현하는 방법을 배운다.

[이 책에서 다루는 내용]

- 인간과 비슷한 AI 성능을 내는 최첨단 기법
- 케라스를 사용해 고급 딥러닝 모델을 구현하는 방법
- 고급 딥러닝 기법의 구성요소 - MLP, CNN, RNN
- 심층 신경망 - ResNet, DenseNet
- 오토인코더와 변분 오토인코더(VAE)
- 생성적 적대 신경망(GAN)과 창의적인 AI 기법
- 분해된 표현의 GAN과 교차 도메인 GAN
- 심층강화학습 기법과 그 구현
- OpenAI Gym을 사용해 산업 표준 애플리케이션을 구성하는 방법
- 심층 Q-러닝과 정책 경사 기법

목차

▣ 01장- 케라스를 활용한 고급 딥러닝 소개
왜 케라스가 딥러닝 라이브러리로 완벽한가?
-케라스와 텐서플로 설치하기
핵심 딥러닝 모델 구현하기 - MLP, CNN, RNN
-MLP, CNN, RNN의 차이점
다층 퍼셉트론(MLP)
-MNIST 데이터세트
-MNIST 숫자 분류 모델
-정규화
-출력 활성화 함수와 손실 함수
-최적화
-성능 평가
-모델 요약
합성곱 신경망(CNN)
-합성곱
-풀링 연산
-성능 평가 및 모델 요약
순환 신경망(RNN)
결론
참고 문헌

▣ 02장- 심층 신경망
함수형 API
-입력이 두 개, 출력이 하나인 모델 생성하기
심층 잔차 신경망(ResNet)
ResNet v2
밀집 연결 합성곱 네트워크(DenseNet)
-CIFAR10을 위한 100계층 DenseNet-BC 구성하기
결론
참고 문헌

▣ 03장- 오토인코더
오토인코더의 원리
케라스로 오토인코더 구성하기
잡음 제거 오토인코더(DAE)
자동 채색 오토인코더
결론
참고 문헌

▣ 04장- 생성적 적대 신경망(GAN)
GAN의 개요
GAN 원리
케라스로 구현한 GAN
조건부 GAN
결론
참고문헌

▣ 05장- 개선된 GAN 모델
베셔슈타인 GAN
거리 함수
GAN의 거리 함수
-베셔슈타인 손실 함수 사용하기
-케라스에서 WGAN 구현하기
최소 제곱 GAN(LSGAN)
ACGAN
결론
참고 문헌

▣ 06장- 분해된 표현 GAN
분해된 표현
InfoGAN
케라스에서 InfoGAN 구현
InfoGAN의 생성기 출력
StackedGAN
케라스에서 StackedGAN을 구현하기
StackedGAN의 생성기 출력
결론
참고 문헌

▣ 07장- 교차 도메인 GAN
CycleGAN 원리
CycleGAN 모델
케라스에서 CycleGAN 구현하기
CycleGAN의 생성기 출력
MNIST 및 SVHN 데이터세트에 CycleGAN 적용하기
결론
참고 문헌

▣ 08장- 변분 오토인코더
VAE 원리
-변분 추론
-핵심 방정식
-최적화
-매개변수 조정 기법
-디코더 테스트
-케라스로 VAE 구현하기
-VAE를 위해 CNN 사용하기
조건부 VAE(CVAE)
b-VAE- 분해된 잠재 표현을 사용한 VAE
결론
참고 문헌

▣ 09장- 심층강화학습
강화학습의 원리
-Q 값
-Q-러닝 예제
-파이썬에서의 Q-러닝
-비결정론적 환경
-시간차 학습
-OpenAI gym에서의 Q-러닝
-심층 Q-네트워크(DQN)
-알고리즘 9.6.1 DQN 알고리즘-
-케라스에서의 DQN
-더블 Q-러닝(DDQN)
결론
참고문헌

▣ 10장- 정책 경사 기법
정책 경사 정리
몬테 카를로 정책 경사(REINFORCE) 기법
-기준선을 적용한 REINFORCE
-액터-크리틱 기법
-어드밴티지 액터-크리틱(A2C) 기법
-케라스로 정책 경사 기법 구현하기
-정책 경사 기법의 성능 평가
결론
참고 문헌

저자소개

로웰 아티엔자(Rowel Atienza) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

필리핀 딜리만의 필리핀대학교 전기전자공학부 부교수다. Dado and Maria Banatato 연구소 인공지능 분야의 교수장이기도 하다. 로웰은 필리핀대학교를 졸업한 후로 지능형 로봇에 매료됐다. AI가 탑재된 네 발 달린 로봇을 만들어 싱가포르 국립대학교에서 공학 석사 학위를 받았다. 오스트레일리아 국립대학교에서 인간과 로봇의 상호작용을 위한 시선 위치 추적 기술을 연구해 박사 학위를 마쳤다. 현재는 AI와 컴퓨터 비전을 연구하고 있다. 그의 꿈은 지각하고 이해하고 추론할 수 있는 유용한 기계를 만드는 것이다. 필리핀 과학기술부(DOST), 필리핀 삼성 연구소,

펼쳐보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

학업까지 포함하여 약 20년을 IT 분야에 종사했다. 회사를 나오기 전 최근 7년동안 BI/BA 영역에 몸담았다. 관심 있는 분야는 데이터 과학 분야이며, 늘 이 책으로 처음 공부하는 사람처럼 번역에 임하고 싶다. 옮긴 책으로는 [러닝 스칼라] [파이썬 데이터 사이언스 핸드북] [구글 애널리틱스 완벽 가이드]가 있다.

이 상품의 시리즈

(총 69권 / 현재구매 가능도서 52권)

펼쳐보기

컴퓨터/인터넷 분야에서 많은 회원이 구매한 책

    리뷰

    0.0 (총 0건)

    구매 후 리뷰 작성 시, 북피니언 지수 최대 600점

    리뷰쓰기

    기대평

    작성시 유의사항

    평점
    0/200자
    등록하기

    기대평

    0.0

    교환/환불

    교환/환불 방법

    ‘마이페이지 > 취소/반품/교환/환불’ 에서 신청함, 1:1 문의 게시판 또는 고객센터(1577-2555) 이용 가능

    교환/환불 가능 기간

    고객변심은 출고완료 다음날부터 14일 까지만 교환/환불이 가능함

    교환/환불 비용

    고객변심 또는 구매착오의 경우에만 2,500원 택배비를 고객님이 부담함

    교환/환불 불가사유

    반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가할 수 있음
    배송된 상품의 분실, 상품포장이 훼손된 경우, 비닐랩핑된 상품의 비닐 개봉시 교환/반품이 불가능함

    소비자 피해보상

    소비자 피해보상의 분쟁처리 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결기준(공정거래위원회 고시)에 따라 비해 보상 받을 수 있음
    교환/반품/보증조건 및 품질보증 기준은 소비자기본법에 따른 소비자 분쟁 해결 기준에 따라 피해를 보상 받을 수 있음

    기타

    도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 주문이 취소될 수 있음(이 경우 인터파크도서에서 고객님께 별도로 연락하여 고지함)

    배송안내

    • 인터파크 도서 상품은 택배로 배송되며, 출고완료 1~2일내 상품을 받아 보실 수 있습니다

    • 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 상품을 기준으로 배송됩니다.

    • 군부대, 교도소 등 특정기관은 우체국 택배만 배송가능하여, 인터파크 외 타업체 배송상품인 경우 발송되지 않을 수 있습니다.

    • 배송비

    도서(중고도서 포함) 구매

    2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

    음반/DVD/잡지/만화 구매

    2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송)

    도서와 음반/DVD/잡지/만화/
    중고직배송상품을 함께 구매

    2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송)

    업체직접배송상품 구매

    업체별 상이한 배송비 적용