Chapter 01. 딥러닝 개요
1.1 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
1.2 딥러닝의 발전 과정
1.3 딥러닝의 응용
1.3.1 컴퓨터 비전
1.3.2 음성 인식
1.3.3 자연어 처리
1.3.4 인간 vs 기계 게임
1.4 딥러닝 도구 소개 및 비교
Chapter 02. TensorFlow 환경 설정
2.1 TensorFlow 주요 의존 패키지
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel
2.2 TensorFlow 설치
2.2.1 Docker를 이용한 설치
2.2.2 pip를 이용한 설치
2.2.3 소스 코드를 이용한 설치
2.3 TensorFlow 테스트 예제
Chapter 03. TensorFlow 입문
3.1 TensorFlow 계산 모델 - 계산 그래프
3.1.1 계산 그래프의 개념
3.1.2 계산 그래프의 사용
3.2 TensorFlow 데이터 모델 - 텐서
3.2.1 텐서의 개념
3.2.2 텐서의 용도
3.3 TensorFlow 실행 모델 - 세션
3.4 TensorFlow 신경망 구현
3.4.1 TensorFlow 플레이그라운드와 신경망
3.4.2 순전파 알고리즘
3.4.3 신경망 매개 변수 및 TensorFlow 변수
3.4.4 TensorFlow 신경망 모델 학습
3.4.5 신경망 학습의 전 과정 예제
Chapter 04. 심층 신경망
4.1 딥러닝과 심층 신경망
4.1.1 선형 모델의 한계
4.1.2 활성화 함수
4.1.3 다층 신경망으로 XOR 문제 해결
4.2 손실 함수 정의
4.2.1 전형적인 손실 함수
4.2.2 사용자 정의 손실 함수
4.3 신경망 최적화 알고리즘
4.4 신경망 최적화
4.4.1 학습률 설정
4.4.2 오버피팅(Overfitting
4.4.3 이동 평균 모델
Chapter 0
2016년 초, 저자와 몇몇의 친구들은 미국 구글에서 사직하고 항저우로 돌아와 기업을 대상으로 인공지능 플랫폼과 솔루션을 제공하는 CaiYun(Caicloud.io을 공동 창립했습니다. 저자가 중국에 왔을 땐 이미 많은 기업이 TensorFlow에 대해 큰 관심을 보이고 있었습니다. 하지만 이들과 깊은 대화를 나눈 뒤에 저자는 TensorFlow가 사용하기 매우 쉬운 도구임에도 불구하고 당시 모든 기업에서 딥러닝 기술을 제대로 활용할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 그리하여 저자는 더 많은 개인과 기업이 딥러닝 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 이 책을 쓰기 시작했습니다.
이 책은 TensorFlow를 통한 딥러닝 구현을 중점으로 소개합니다. TensorFlow 설치를 시작으로 TensorFlow의 기본 개념을 차례대로 설명하고, 궁극적으로 완전 연결 신경망, 합성곱 신경망과 순환 신경망 등 여러 딥러닝 알고리즘을 직접 구현해 볼 것입니다. 이와 동시에 딥러닝 알고리즘에 대한 이론과 해결할 수 있는 문제를 알기 쉽게 설명합니다. 이 책에서 저자는 지루하고 복잡한 수학 공식을 피하고 실제 학습에서의 딥러닝 개념과 TensorFlow 사용법을 소개합니다. 또한, TensorFlow 병렬 처리와 시각화 툴인 TensorBoard, 그리고 GPU를 사용한 TensorFlow 분산 처리 사용법에 대해서도 살펴볼 것입니다.
