딥러닝 기초 이론부터 ANN, 오토인코더, CNN, RNN, GAN, FCN, DQN, 이미지 캡셔닝 최신 모델 구현까지

이 책에서는 딥러닝 기법의 이론적 배경이 되는 기초적인 수학적 이론들을 자세하게 소개하고, 딥러닝 기초 모델들(ANN, 오토인코더, CNN, RNN)의 정확한 이해를 위해 텐서플로 예제 코드와 함께 설명합니다. 또한, 딥러닝 모델들을 다양한 문제에 적용하고 실제 문제에 응용하는 방법을 소개합니다.

책의 초반에는 선형 대수, 확률 통계, 최적화 이론과 같은 수학적 이론을 설명하고, 딥러닝 알고리즘의 기본 구조인 ANN, 오토인코더, CNN, RNN을 다룹니다. 중반에는 앞에서 배운 ANN, CNN, RNN 구조를 이미지 캡셔닝, Semantic Image Segmentation 문제에 어떻게 응용하는지를 설명합니다. 책의 후반에는 최근에 인기 있는 주제인 생성 모델과 강화 학습의 개념을 살펴보고, 파인 튜닝과 사전 학습된 모델을 이용해서 실제 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 1권의 책으로 딥러닝 기초 이론부터 텐서플로 라이브러리를 이용한 실제 구현까지 모두 파악할 수 있습니다.


책에 등장하는 예제 파일은 다음 주소에서 확인하시기 바랍니다.
https://github.com/solaris33/deep-learning-tensorflow-book-code