더북(TheBook)

icon_frontmatter 이 책의 구성과 활용법 

이 책은 크게 다음과 같이 총 여섯 개의 파트로 구성되었습니다.

1 나의 첫 딥러닝

딥러닝 실행 환경을 갖추고 실제 데이터를 사용해 일단 딥러닝을 실행시켜 봅니다.

 

2 기본 동작 원리

딥러닝의 기본 원리인 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 쉬운 설명과 함께 배웁니다.

 

3 신경망

딥러닝을 설계할 때 꼭 필요한 신경망과 역전파의 개념을 배웁니다.

 

4 실전 프로젝트

예제를 통해 딥러닝 이론이 실제 프로젝트에 어떻게 적용되는지를 확인합니다. 총 여섯 개의 프로젝트를 실습하며 각 프로젝트는 딥러닝에서 꼭 필요한 기술을 하나씩 담고 있습니다.

 

5 딥러닝 활용

좀 더 복잡한 딥러닝을 실행해 봅니다. 지금까지 배운 것들로 CNN, RNN 같은 딥러닝의 고급 기술을 완전히 다룰 수 있음을 확인해 봅니다.

 

6 심화학습

심화학습을 통해 역전파와 신경망을 조금 더 깊이 알아봅니다. 컴퓨터 과학을 전공으로 하고 싶거나 딥러닝 이론에 관심이 있다면 부록에서 다루는 심화학습편을 반드시 읽어보세요.

 

이 책의
실습을 &
하려면

이 책에 나오는 예제 소스는 모두 파이썬(python)으로 작성되었으며, 실습에 필요한 데이터셋과 완성 파일을 모두 제공합니다. 코드 길이가 짧고 간결해 파이썬 기초 문법 정도만 알면 누구나 볼 수 있지만, 프로그래밍을 한 번도 접해 본 적이 없는 사람이라면 파이썬 입문서와 함께 볼 것을 추천합니다.

 

 

실행 환경
확인하기

이 책은 윈도(Windows) 10을 기준으로 설명하지만, 맥(macOS)이나 리눅스(Linux)에서도 동일하게 실습할 수 있습니다. 이 책의 실습에 필요한 주요 소프트웨어 버전은 다음과 같습니다.

 

아나콘다 3: 버전 4.4.0 또는 그 이상(파이썬 버전 3.5 이상)

텐서플로: 1.3.0 또는 그 이상(GPU 환경일 경우 1.2.0 또는 그 이상)

케라스: 텐서플로 1.4 이하일 경우 2.1.3 이하, 텐서플로 1.5 이상일 경우 2.1.5 이상

 

사용하는 운영체제가 윈도일 경우

윈도 64비트여야 합니다.

CPU에서 실습할 경우 1장(1장의 1. 딥러닝 실행을 위한 준비 사항)에서 설명하는 설치 방법에 따라 설치를 진행하세요.

GPU에서 실습할 경우 부록 D(부록 D)를 참고하세요.

 

사용하는 운영체제가 리눅스일 경우

리눅스의 경우 우분투 14.04 버전 이상이 필요합니다.

자세한 설치 방법은 부록 D를 참고하세요.

 

사용하는 운영체제가 맥일 경우

macOS에서 설치하는 경우 부록 D를 참고하세요.

 

예제 소스
내려받기 &
활용법

이 책에 실린 소스 코드와 실습에 필요한 CSV 데이터 파일은 길벗출판사 웹 사이트에서 도서명으로 검색해서 내려받거나 깃허브에서 내려받을 수 있습니다.

 

길벗출판사 웹 사이트: www.gilbut.co.kr

깃허브: https://github.com/gilbutITbook/006958

 

내려받은 예제 파일은 우선 원하는 폴더에 압축을 풉니다.

파이참을 설치한 후 생기는 deeplearning 폴더 안에 예제 파일을 통째로 복사해서 붙여 넣습니다. 파이참 설치 및 사용법과 관련된 자세한 내용은 21쪽을 참고하세요.

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