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[중고] 가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe - 인공지능, 기계 학습, 이제는 딥러닝이다
- 다케이 히로마사 (지은이),이주석 (옮긴이)길벗2016-08-30원제 : 初めてのディ-プラ-ニング --オ-プンソ-ス˝Caffe˝による演習付き (2016년)
![[중고] 가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe](https://image.aladin.co.kr/product/9055/81/cover500/k392535108_1.jpg)
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- 인공지능, 기계 학습, 이제는 딥러닝이다
다케이 히로마사 (지은이), 이주석 (옮긴이)
앞커버 속지 직인 / 196쪽 / 152*225mm / 9791187345749(1187345741) / 初めてのディ-プラ-ニング オ-プンソ-ス"CAFFE"による演習付き/武井宏將
다양한 매체를 통해 접하는 인공지능 기술은 빛의 속도로 발전하며 수많은 사례와 비즈니스 모델을 쏟아내고 있다. 그 중에서도 최근 알파고를 통해 널리 알려진 딥러닝 기술은 높은 성과를 보이며 주목받고 있다. 우리는 딥러닝을 알아야 하는가? 물론이다. 딥러닝 기술은 다양한 오픈 소스 프레임워크를 통해 누구나 이용할 수 있는 도구가 되어가고 있다. 이 책은 딥러닝이 어떤 기술이고, 어떤 일을 할 수 있는지 소개하고, 딥러닝 알고리즘의 학습 방법을 살펴본다. 또 Caffe를 이용해 실제로 딥러닝의 동작 방법을 경험해본다.
[기초편]
1장 딥러닝이란 무엇인가?
__1.1 기계 학습의 개요
____1.1.1 기계 학습은 어디에 사용할까?
____1.1.2 기계 학습이란 어떤 기술인가?
____1.1.3 기계 학습을 이용해 물체를 인식하는 방법
____1.1.4 지도 학습에 의한 기계 학습과 비지도 학습에 의한 기계 학습
____1.1.5 회귀분석, 분류, 클러스터링
____1.1.6 기계 학습이 왜 필요한가?
__1.2 딥러닝의 개요
____1.2.1 인공 신경망이란 무엇인가?
____1.2.2 인공 신경망을 이용한 이미지 인식
____1.2.3 딥러닝 알고리즘
2장 딥러닝이 이룩한 성과
__2.1 딥러닝의 역사
____2.1.1 딥러닝 연구의 기원
____2.1.2 인공 신경망 연구, 빙하기를 거쳐 재조명
____2.1.3 GPU에 의한 병렬 계산: GPGPU와 CUDA
____2.1.4 딥러닝은 왜 주목 받는가?
__2.2 음성 인식 분야의 성과
____2.2.1 음성 인식이란?
____2.2.2 음성 인식에 딥러닝을 이용
__2.3 이미지 인식 분야의 성과
____2.3.1 이미지 인식에 딥러닝을 이용
____2.3.2 딥러닝을 이용한 이미지의 특징 자동 추출
____2.3.3 딥러닝을 기존 이미지 처리에 이용
____2.3.4 딥러닝을 이용해 이미지 주석 만들기
[이론편]
3장 딥러닝을 이용한 이미지 인식
__3.1 이미지 인식이란?
____3.1.1 이미지 인식은 왜 어려운가?
__3.2 기존의 이미지 인식 기법
____3.2.1 이미지 특징량이란 무엇인가?
____3.2.2 BoF의 개념
____3.2.3 BoF를 이용한 이미지 인식 알고리즘
____3.2.4 BoF의 단점
__3.3 딥러닝의 이용
____3.3.1 컨볼루션 신경망을 이용한 이미지 인식
____3.3.2 딥러닝은 무엇을 학습하는가?
__3.4 어떻게 높은 성능을 구현할 수 있었을까?
____3.4.1 BoF와 딥러닝의 비교
____3.4.2 딥러닝의 충격
____3.4.3 딥러닝에 약점은 없을까?
4장 딥러닝 알고리즘 학습 방법
__4.1 딥러닝 알고리즘 학습 방법
____4.1.1 노드 값의 계산 방법
____4.1.2 활성화 함수의 종류
____4.1.3 계층의 종류
__4.2 신경망 학습 방법
____4.2.1 신경망을 어떻게 최적화시키는가?
____4.2.2 경사 하강법이란 무엇인가?
____4.2.3 오류역전파법에 의한 경사의 계산
____4.2.4 신경망을 정밀하게 학습하는 방법
__4.3 딥러닝 알고리즘
____4.3.1 컨볼루션 신경망 학습 방법
____4.3.2 오토인코더 학습 방법
____4.3.3 순환 신경망 학습 방법
[체험편]
5장 Caffe를 준비하다
__5.1 Caffe에 대한 기본 지식
____5.1.1 Caffe란?
__5.2 Caffe 설치 방법
____5.2.1 Caffe에 필요한 라이브러리 설치
____5.2.2 Caffe 다운로드
____5.2.3 컴파일러 설정 변경과 make 파일 만들기
____5.2.4 CPU로 동작하도록 설정 변경
____5.2.5 Caffe의 컴파일러와 runtest
____5.2.6 Caffe 폴더 구성
__5.3 Caffe 동작법
____5.3.1 이미지 데이터 다운로드와 데이터 형식 변환
____5.3.2 실행 셸 속
____5.3.3 솔버의 파라미터 설정
____5.3.4 네트워크의 파라미터 설정
____5.3.5 네트워크 파라미터 파일 기술 사례
6장 Caffe로 딥러닝을 체험하다
__6.1 Caffe를 샘플 프로그램으로 동작시키다
____6.1.1 학습률에 대해
____6.1.2 활성화 함수의 영향
____6.1.3 네트워크의 구성과 영향
__6.2 Caffe를 자신이 준비한 데이터로 이용하다
____6.2.1 convert_imageset 사용법
부록 A
__A.1 VMware에 우분투를 설치하는 방법
____A.1.1 VMware 다운로드 및 설치
____A.1.2 VMware에 우분투를 설치하는 방법
__A.2 우분투에서 CUDA를 작동시키는 방법
____A.2.1 우분투에서 CUDA 설치
____A.2.2 GPU 환경에서 Caffe 컴파일러 실행
__A.3 3층 전결합 인공 신경망의 파라미터 파일
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