골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛

1.1.1. 이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝!

“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”
_ ‘서문’ 중에서

1.1.2. ★ 주요 내용
● 텐서플로 프로그래밍 101
● 기본 신경망 구현
● 텐서보드와 모델 재사용
● 헬로 딥러닝, MNIST
● 이미지 인식의 은총알, CNN
● 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
● 딥러닝의 미래, GAN
● 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
● 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
● 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN

예제 소스: https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials  

저 : (골빈해커)김진중

(주)야놀자 전략기술연구소장이다. 그 전에는 (주)옐로트래블 기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일 부사장 등을 지냈다. 골빈해커라는 닉네임으로 네트에 살고 있으며, 요즘은 딥러닝으로 골을 채우는 중이다(Loading...42%).  

 

1장. 딥러닝과 텐서플로의 만남
__1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝
__1.2 왜 텐서플로인가?

2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북
__2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기
__2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기
__2.3 주피터 노트북

3장. 텐서플로 프로그래밍 101
__3.1 텐서와 그래프 실행
__3.2 플레이스홀더와 변수
__3.3 선형 회귀 모델 구현하기

4장. 기본 신경망 구현
__4.1 인공신경망의 작동 원리
__4.2 간단한 분류 모델 구현하기
__4.3 심층 신경망 구현하기

5장. 텐서보드와 모델 재사용
__5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기
__5.2 텐서보드 사용하기
__5.3 더 보기

6장. 헬로 딥러닝, MNIST
__6.1 MNIST 학습하기
__6.2 드롭아웃
__6.3 matplotlib

7장. 이미지 인식의 은총알, CNN
__7.1 CNN 개념
__7.2 모델 구현하기
__7.3 고수준 API
__7.4 더 보기

8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
__8.1 오토인코더 개념
__8.2 오토인코더 구현하기

9장. 딥러닝의 미래, GAN
__9.1 GAN 기본 모델 구현하기
__9.2 원하는 숫자 생성하기
__9.3 더 보기

10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
__10.1 MNIST를 RNN으로
__10.2 단어 자동 완성
__10.3 Sequence to Sequence
__10.4 더 보기

11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
__11.1 자료 준비
__11.2 학습시키기
__11.3 예측 스크립트
__11.4 더 보기

12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
__12.1 DQN 개념
__12.2 게임 소개
__12.3 에이전트 구현하기
__12.4 신경망 모델 구현하기
__12.5 학습시키기
__12.6 더 보기