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| 085 | ▼a 006.3 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.3 ▼b 2018z21 | |
| 100 | 1 | ▼a 이권윤 |
| 245 | 2 0 | ▼a (Python과 TensorFlow로 구현한) 인공지능 / ▼d 이권윤, ▼e 이상부 지음 |
| 246 | 3 | ▼a (파이썬과 텐서플로우로 구현한) 인공지능 |
| 250 | ▼a 개정판 | |
| 260 | ▼a 파주 : ▼b 글로벌(Global), ▼c 2018 | |
| 300 | ▼a viii, 416 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 24 cm | |
| 500 | ▼a 부록: 엑셀(Excel)에서 여러 셀에 랜덤 데이터 작성 법 | |
| 504 | ▼a 참고문헌(p. 404-407) 및 색인수록 | |
| 546 | ▼a 영어로 된 원저작을 한국어로 번역 | |
| 700 | 1 | ▼a 이상부, ▼e 저 |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.3 2018z21 | 등록번호 151344074 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
저자소개
이상부(지은이)
- 제주한라대학교 컴퓨터정보과 교수 및 학과장, 전자계산소장 역임 - 담당과목 : 지능시스템 구현, 웹서버 운영, 웹프로그래밍, 임베디드시스템 - 관심분야 ; 인공지능, 임베디드시스템, 원격제어, 통신프로토콜 - 특허발명기술 : 지그비 무선네트워크를 이용한 기기제어 및 상황정보감시 시스템 외 1건 - 논문 : 진화프로그래밍을 이용한 신경망-퍼지 적응 제어기 실현 외 30 여편 - 저서 : 컴퓨터 이해와 활용, 마이크로프로세서 응용·실험, PC를 이용한 자동제어기법, 디지털 논리회로설계, 마이크로프로세스와 버스방식, 컴퓨터응용과 자동제어기법, Z80 어셈블리 프로그래밍과 활용, 마이크로프로세서 개요와 주변소자들, 웹서버 및 전자상거래 구축, 전자상거래 쇼핑몰 구축을 위한 ASP활용, 전자상거래를 위한 쇼핑몰 구축 실무, 쇼핑몰 구축을 위한 ASP.NET 활용, VS.NET에서 프로젝트 개발을 위한 C# Programming, ASP.NET을 이용한 전자상거래 쇼핑몰 구축, 웹콘텐츠 제작 및 활용, 컴퓨터 활용, 모바일 프로그래밍을 위한 WiPi, Visual C++.NET을 이용한 게임제작 프로그래밍, Visual C++.NET Programming, RFID/USN을 위한 임베디드·네트워크 활용, 센서네트워킹 활용, 안드로이드 프로그래밍, IAR EWAVR 컴파일러와 ATmega128을 이용한 임베디드 프로그래밍, Cygwin gcc를 이용한 C++프로그래밍
이권윤(지은이)
목차
목차 제1장 파이썬 개요 및 설치 1.1 파이썬 개요 = 10 1.2 파이썬 설치 및 환경설정 = 10 1.3 파이썬 실행 방법 및 프로그래밍 구조 = 17 제2장 TensorFlow 2.1 TensorFlow 개요 = 24 2.2 아나콘다로 텐서플로우 가상 환경 설치 = 24 제3장 텐서플로우 프로그래밍 3.1 텐서플로우 기본 구조 = 38 3.2 텐서플로우 자료형 = 43 3.3 텐서플로우 메서드 = 52 제4장 신경망 개요 및 학습 규칙 4.1 신경망 개요 = 56 4.2 신경망의 구성 요소와 신경세포 활성값 = 58 4.3 신경망의 학습 = 62 4.4 LMS 학습법칙 = 64 4.5 학습 과정의 해석 = 67 4.6 신경망 학습 규칙 = 69 제5장 전가산기 및 체인 룰 5.1 신경망으로 전가산기 학습 = 90 5.2 체인 룰 = 95 5.3 미분 = 96 5.4 체인 룰 = 97 제6장 C언어로 신경망 구현 6.1 전가산기 신경망 구성 = 106 6.2 전가산기 신경망 구현 프로그램 = 106 6.2 PID 제어 프로그램 = 114 6.3 신경망 제어 기법 = 121 6.4 서보모터 제어를 위한 신경망 모델 = 123 6.5 BP 신경망을 이용한 PID 제어기의 전체 구조도 = 124 6.6 제안된 제어기를 위한 조건들 = 125 6.7 신경망 제어 시스템 구현 = 128 6.8 기존 신경망 문제점 및 해결 방법 = 141 제7장 텐서플로우로 인공지능 구현을 위한 기초 7.1 회귀 = 144 7.2 cost 함수 = 145 7.3 Gradient descent = 146 7.4 인공지능 학습 관련 클래스 = 148 7.5 Matplotlib를 이용한 데이터 분석 = 153 7.6 텐서플로우 기초적인 신경망 학습 = 157 7.7 행렬 연산 = 165 7.8 파일의 데이터 읽어 처리하기 = 173 7.9 Logistic 분류기 = 183 7.10 텐서보드로 데이터 그래프 표시 및 노드 구성 = 189 7.11 Softmax 분류기 = 213 7.12 학습 유의 사항 = 217 제8장 Deep Learning과 CNN, RNN, LSTM 8.1 전가산기 학습 = 228 8.2 XOR 학습 = 242 8.3 Deep Learning = 262 8.4 웨이트 초기값 잘 주는 방법 = 278 8.5 Overfitting과 Dropout = 284 8.6 최고 성능 신경망 구현 = 285 8.7 CNN = 291 8.8 IPython과 Jupyter Notebook = 305 8.9 RNN, LSTM, GRU = 359 8.10 PID 제어기 = 397 부록 1 엑셀에서 여러 셀에 랜덤 데이터 작성 법 [참고문헌] = 404 [INDEX] = 408