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| 245 | 0 0 | ▼a 파이썬 딥러닝 텐서플로 = ▼x Pyton Deep learning TensorFlow / ▼d 오승환 [외]지음 |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 정보문화사, ▼c 2021 | |
| 300 | ▼a xv, 416 p. : ▼b 천연색삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
| 500 | ▼a 공저자: 이경록, 김태헌, 홍재권 | |
| 500 | ▼a 색인수록 | |
| 700 | 1 | ▼a 오승환, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 이경록, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 김태헌, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 홍재권, ▼e 저 |
| 945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.31 2021z11 | Accession No. 111851634 (10회 대출) | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
텐서플로는 누구나 쉽게 활용 가능한 신경망을 구축할 수 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나다. 이 책은 텐서플로를 이해하고 실제 데이터 환경에서 사용하고자 하는 사람을 위해 쉽게 풀어서 설명하기 위해 만들어졌다. 따라서 텐서플로 입문자라면 이 책을 통해 눈높이에 맞게 학습할 수 있을 것이다.
이 책에서는 텐서플로를 입문자를 위해 난이도를 맞춰 제시한다. 또한 구글 코랩 환경에서 실행할 수 있는 예제 코드를 통해 GPU가 탑재되지 않은 컴퓨터에서도 딥러닝 학습을 충분히 체험할 수 있도록 한다. 텐서플로와 딥러닝 입문자가 공부하기에 최적의 입문서라고 할 수 있다.
텐서플로 A to Z 활용하기!
텐서플로는 누구나 쉽게 활용 가능한 신경망을 구축할 수 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나다. 이 책은 텐서플로를 이해하고 실제 데이터 환경에서 사용하고자 하는 사람을 위해 쉽게 풀어서 설명하기 위해 만들어졌다. 따라서 텐서플로 입문자라면 이 책을 통해 눈높이에 맞게 학습할 수 있을 것이다. 이 책은 총 여섯 개의 파트로 이루어져 있다. 파트1에서는 파이썬 코드를 직접 실행할 수 있는 개발 환경을 설정하는 방법을 소개한다. 파트2에서는 텐서플로의 특징과 텐서플로에서 데이터를 처리하는 기본 자료형인 텐서에 대해 설명한다. 파트3에서는 딥러닝 프레임워크 중에서도 텐서플로 케라스에 대해 설명한다. 또한 인공신경망 구조를 정의하고 실제 모델을 훈련, 평가, 추론하는 전 과정을 단계적으로 살펴본다. 파트4에서는 케라스와 텐서플로를 활용하여 이미지를 분석하는 합성곱 신경망을 다룬다. 파트5에서는 순환신경망을 활용한 자연어 처리를 다루고, 파트6에서는 강화 학습을 다룬다. 이 책의 다양한 예제들은 대부분 구글 코랩 환경에서 실행되도록 준비되어 있다. 저자가 엄선한 예제들을 하나하나 따라하며 익혀나간다면 역량 개발에 큰 도움을 받을 수 있을 것이다. 공부한 내용을 적용하여 캐글 경진 대회에 도전할 수도 있다.
텐서플로와 딥러닝, 최적의 입문서!
이 책은 최근 딥러닝 경향이 반영된 다양한 텐서플로 실습 예제를 담고 있다. 텐서플로는 여러 프레임워크 중에서도 입문자가 직관적으로 이해하기 쉬운 편에 속한다. 텐서플로의 또 다른 장점은 자격증을 취득할 수 있다는 것이다. 객관적인 능력치를 확인할 수 있는 지표가 있기에 취업 준비생과 조직 내에서 역량을 개발하고자 하는 직장인들이 활용하기에 적합하다. 이 책에서는 텐서플로를 입문자를 위해 난이도를 맞춰 제시한다. 또한 구글 코랩 환경에서 실행할 수 있는 예제 코드를 통해 GPU가 탑재되지 않은 컴퓨터에서도 딥러닝 학습을 충분히 체험할 수 있도록 한다. 텐서플로와 딥러닝 입문자가 공부하기에 최적의 입문서라고 할 수 있다. 디지털 트랜스포메이션 시대에 데이터 분석과 엔지니어 등 기업이 요구하는 인재로 거듭나기 위해서, 딥러닝에 대한 지식은 꼭 갖추고 있어야 할 필수 소양이다. 이 책은 기본 개념부터 활용법까지 직접 코딩을 진행하는 실습을 통과하면서 자연스럽게 텐서플로를 공부하고 익힐 수 있도록 구성되어 있다. 따라서 비전공자, 비직무 직원도 부담 없이 따라올 수 있다. 이 책은 데이터 분석의 인재로 거듭나는 데 좋은 발판이자 밑거름이 되어줄 것이다.
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Author Introduction
오승환(지은이)
과학고, 서울대를 졸업하고, 중국 CKGSB MBA, FRM(미국 재무위험관리사) 자격을 보유하고 있다. 국내 주요 금융기관과 대기업에서 기업분석과 전략기획 업무를 담당했다. IT 비전공자이지만 데이터 분석과 인공지능을 독학으로 시작해 현재는 핀테크 스타트업 대표이자 인공지능 강사로 활동하고 있다. 유튜브 ‘판다스 스튜디오’를 운영하며, 인프런에서 랭체인과 LLM 강의를 진행하고 있다. 저서로는 ‘파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석’ 등이 있다.
이경록(테디노트)(지은이)
삼성전자 무선사업부에서 소프트웨어 엔지니어로 출발했다. 2018년 AI 교육·개발 스타트업 브레인크루를 창업하며 현장 개발에 뛰어들었고, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 공부를 했던 것을 기반으로 생성형 AI 시대를 맞아 기술과 삶을 잇는 실전 개발을 끊임없이 하고 있다. 특히 2023년부터는 LLM·RAG 애플리케이션을 제작하며 〈랭체인 한국어 튜토리얼〉을 공개해 LangChain·LangGraph 생태계를 국내에 확산시켰고, 지금은 기업과 대학을 오가며 강연과 컨설팅을 통해 더 많은 학습자와 조직이 AI를 손에 쥘 수 있도록 돕고 있다. 개발을 사랑하고 사람들과 소통하는 것을 즐기는 천직 개발자다. 또한 지식 공유의 즐거움을 원동력 삼아 LLM 애플리케이션의 최전선에서 '쉬운 기술 설명'을 전파하는 데 누구보다 진심이다. 특히 이 믿음으로 지식 공유 플랫폼 '테디노트' 블로그와 유튜브 채널을 운영한다. 2025년 4월 현재 유튜브 구독자 4.2만 명, GitHub 튜토리얼 1,630개와 약 1,500명의 팔로워를 기록하며 입문자에게 친숙한 언어로 AI 개념과 최신 동향을 전하고 있다. 대표 저서 - 일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기(2025, 한빛미디어) - 파이썬 딥러닝 텐서플로 (2021, 정보문화사) 강의 채널 패스트캠퍼스 온라인 https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy 최신 자료 공유 공간 https://linktr.ee/teddynote
김태헌(지은이)
교육공학을 전공했으며, 대기업과 스타트업에서 HRD와 DevRel 업무를 담당했다. 지난 5년 동안 200회 이상 머신러닝 및 딥러닝 학습 커뮤니티을 리딩하며 꾸준히 성장해 왔다. 현재 AI 입문 유튜브 채널 '퇴근후딴짓'을 운영하며, 입문자 눈높이에 맞춘 데이터와 인공지능 지식을 공유하는 크리에이터로 즐겁게 활동하고 있다.
홍재권(지은이)
기계정보공학을 전공하고 현재 산업 차량 무인화 기술 파트에서 일하고 있다. 알파고를 보고 딥러닝에 입문하였으며 이미지 분야와 강화학습에 관심이 많다. 대학원에 진학하여 딥러닝을 더욱 깊이 연구하고 있다.
Table of Contents
PART 01 개발 환경 구축 01 구글 코랩 02 구글 코랩 설치 03 구글 코랩 실행 04 예제 코드 복사하기 PART 02 텐서플로(TensorFlow) 01 텐서플로 02 텐서플로2 주요 특징 03 텐서플로 자료구조 04 인덱싱(indexing) 05 형태 변환(tf.reshape) 06 변수(tf.Variable) 07 자동 미분(Automatic Differentiation) PART 03 케라스(Keras) 01 딥러닝 준비 02 단순 신경망 훈련 03 심층 신경망으로 이미지 분류 04 모델 세부 설정 05 콜백(Callback) 06 모델 저장 및 불러오기 07 복잡한 모델 생성 08 사용자 정의 09 텐서플로 데이터셋 10 tf.data.Dataset 클래스 PART 04 합성곱 신경망(CNN) 01 합성곱 신경망 02 간단한 모델 생성 03 복잡한 모델 생성 04 위성 이미지 분류 05 개/고양이 분류 06 객체 탐지(Object Detection) 07 이미지 분할(Segmentation) 08 Knowledge Distillation 09 GAN 10 Style Transfer 11 Grad CAM PART 05 순환신경망 01 순환신경망 02 알고리즘 03 순환신경망 활용 04 자연어 처리(NLP) 05 트랜스포머 06 ViT PART 06 강화 학습(Reinforcement Learning) 01 강화 학습 02 환경 구성 03 Grid World에서 강화 학습 - Frozen Lake 04 연속 환경 - Cartpole 05 정리