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기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 텐서플로 2로 구현하며 배운다!
머신 러닝 핵심 알고리즘부터 합성곱 신경망, 설명 가능한 CNN, 순환 신경망, LSTM 같은 딥러닝 알고리즘 이론을 이해하는 데 집중하며, 각 알고리즘을 언제, 어떤 상황에서 사용하면 좋은지도 함께 살펴본다. 또한, 기본 알고리즘 외에 전이 학습, 자연어 처리, 시계열 분석, 강화 학습, GAN 등 꼭 알아둬야 할 개념도 빠트리지 않고 충분히 설명한다. 각 개념을 학습한 뒤에는 텐서플로 2로 직접 구현해 보면서 딥러닝의 개념, 구현 방법, 적용 범위 등을 확실하게 이해할 수 있다.
* 종이책 3쇄 출간에 따라 오탈자를 수정했습니다.
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17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다.
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