이 책을 내며...
들어가며...
PART 1 프로그래밍 준비 작업
Chapter 01 개발환경 설정하기
1.1 아나콘다(Anaconda 설치하기
1.1.1 윈도우(Windows에서 설치하기
1.1.2 macOS에서 설치하기
1.1.3 터미널(Terminal 실행 방법
1.1.4 개발환경 생성과 삭제 그리고 패키지 설치
1.1.5 개발환경 활성화와 비활성화
1.1.6 개발환경 내에 패키지 설치하기
1.1.7 개발환경 내보내기와 불러오기
1.2 텐서플로(TensorFlow 및 관련 패키지 설치하기
1.2.1 yml을 통해 불러오기
1.2.2 yml없이 직접 설정하기
Chapter 02 주피터 노트북과 파이썬 튜토리얼
2.1 주피터 노트북(Jupyter Notebook
2.1.1 파이썬 코드 실행하기
2.1.2 마크다운(Markdown
2.1.3 편리한 기능 소개
2.2 파이썬 기초 문법
2.2.1 변수 선언 및 함수 선언, 그리고 익명함수
2.2.2 주요 변수 타입
2.2.3 for문(for loop
2.2.4 if문(if statement
2.2.5 제너레이터(Generator
2.3 자주 사용되는 파이썬 문법 패턴
2.3.1 데이터 타입마다 다른 for loop 스타일
2.3.2 zip가 들어간 for loop
2.3.3 한 줄 for문
2.3.4 파일 읽기/쓰기
2.4 numpy array
2.4.1 n차원 배열(Array
2.4.2 배열의 모양(Shape
2.4.3 전치 연산(Transpose
2.4.4 Reshape
2.4.5 배열 인덱싱
2.5 시각화 패키지(matplotlib 튜토리얼
2.5.1 분포도(Scatter Plot 그리기
2.5.2 페어플랏(Pair Plot 그리기
2.5.3 단일변수 함수 그래프 그리기
2.5.4 여러 그래프를 한 눈에 보기
2.5.5 그래프 스타일링
2.5.6 다변수 함수 그래프 그리기
Chapter 03 텐서
이 책은 딥러닝 모델을 실무에 적용하며 어려움을 겪었던 실무자/연구자의 경험과 딥러닝 강의를 진행하며 받았던 많은 피드백을 토대로 만들었습니다. 딥러닝의 원리를 이해할 수 있도록 딥러닝 이론에 대한 설명과 실습 코드를 동시에 제공합니다.
이러한 딥러닝 이론을 바탕으로, 책의 후반부에서는 실무에서 효과적으로 사용할 수 있는 딥러닝 모델을 소개함으로써 이론에만 치우치지 않고, 실무에도 도움이 되도록 내용을 구성했습니다.
또한, 책에 포함된 그래프 결과와 독자분들의 결과가 항상 동일하게 나올 수 있도록 신경 썼습니다.
혹시 질문이나 코드가 잘못된 부분이 있다면 https://github.com/DNRY/dlopt에서 소통할 수 있도록 웹페이지를 개설했습니다.
그리고, 책에서는 그림이 흑백으로 보입니다. 저자 웹페이지에서는 컬러 그림을 볼 수 있습니다.
[이 책의 구성]
이 책은 다음과 같이 총 6가지 PART로 구성되어 있습니다.
* PART 1: 프로그래밍 준비 작업
* PART 2: 딥러닝에 필요한 수치해석 이론
* PART 3: 텐서플로를 사용한 딥러닝의 기본 모델 학습
* PART 4: 학습용/테스트용 데이터와 언더피팅/오버피팅
* PART 5: 딥러닝 모델
* PART 6: 응용 문제
PART 1은 개발환경을 설정하고 텐서플로의 기초를 설명합니다. PART 2에서는 최적화 문제를 설명하고, 최적화 문제를 푸는 알고리즘들을 소개합니다.
PART 3에서는 딥러닝의 가장 기본 모델인 선형회귀/분류 모델과 신경망 모델을 최적화 이론으로 설명하고, 텐서플로로 구현하는 법을 소개합니다.
PART 4에서는 딥러닝 모델에서 피할 수 없는 언더/오버피팅(Under/Over fitting 문제를 소개합니다.
PART 5와 PART 6에서는 PART 4까지 다룬 내용을 바탕으로 실무에서 사용 가능한 딥러닝 모델들을 소개하고 텐서플로로 구현합니다.
다음과 같이 독자분들의 학습 수준에 따라 다른 학습 패턴으로 진행할 수 있습니다.
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