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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 : 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리

재등강의 齋藤剛毅

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자료유형단행본
서명/저자사항밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 = Deep learning from Scratch : 파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리 / 사이토 고키 지음 ; 개앞맵시 옮김
개인저자재등강의
발행사항서울 : 한빛미디어, 2019
형태사항420 p. : 삽화 ; 24 cm
원서명ゼロから作るDeep Learning.2,自然言語処理編
ISBN9791162241745
일반주기 '개앞맵시'의 본명은 '이복연'임
부록: A. 시그모이드 함수와 tanh 함수의 미분 -- B. WordNet 맛보기 -- C. GRU
서지주기참고문헌(p. 406-412)과 색인수록
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00012087214 006.31 019뉴 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-10-22
2 00012123080 006.31 019뉴 =2 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출가능
3 00012123081 006.31 019뉴 =3 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-10-27
4 00012150481 006.31 019뉴 =4 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출가능
5 00071062401 UML 006.31 019너 [국제]언더우드기념도서관/자료열람실(5층)/ 대출가능

책 소개

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서
이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다!


이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

★ 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 명성을 그대로!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편입니다. 전편에 이어 계속 딥러닝 기술을 다룹니
다. 특히 이번에는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝을 사용해 다양한
문제에 도전합니다. 그리고 전편과 똑같이 '밑바닥부터 만든다'는 기치 아래, 딥러닝을 활용한
고급 기술들을 차분히 만끽해갈 것입니다.

★ 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰!
이 책에서는 자연어 처리와 시계열 데이터...

출판사 제공 책소개 전체

직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서
이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다!


이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.

★ 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 명성을 그대로!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편입니다. 전편에 이어 계속 딥러닝 기술을 다룹니
다. 특히 이번에는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝을 사용해 다양한
문제에 도전합니다. 그리고 전편과 똑같이 '밑바닥부터 만든다'는 기치 아래, 딥러닝을 활용한
고급 기술들을 차분히 만끽해갈 것입니다.

★ 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰!
이 책에서는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝에서 중요한 기술들을 배웁니다. 구체적으로는 word2vec과 RNN, LSTM과 GRU, seq2seq와 어텐션 같은 기술입니다. 이 책은 이 기술들을 가능한 한 쉬운 말로 설명하고 실제로 만들어보면서 확실한 내 것이 되도록 안내합니다.

★ 이 책에서 다루는 내용
- 외부 라이브러리에 의지하지 않고, 밑바닥부터 딥러닝 프로그램을 구현합니다.
- 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편으로서 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춥니다.
- 실제로 동작하는 파이썬 소스 코드와 독자가 직접 실습해볼 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
- 가능한 한 쉬운 말로, 명확한 그림을 많이 동원하여 설명합니다.
- 수식도 사용하지만 그 이상으로 소스 코드에 기초한 설명을 중시합니다.
- ' 왜 그 기법이 뛰어난가?', '왜 그 방식이 먹히는가?', '왜 그것이 문제인가?' 등 '왜'를 소중히 합니다.

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