이 저장소는 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판> 책의 주피터 노트북을 담고 있습니다. 이 책은 케라스(Keras) 라이브러리의 창시자이고 현재 구글의 소프트웨어 엔지니어인 프랑소와 숄레(François Chollet)가 쓴 <Deep Learning with Python 2nd Edition>의 번역서입니다. 번역서는 628페이지, 풀 컬러, 양장으로 제작되었습니다.
각 목차에 해당하는 노트북은 다음을 참고하세요.
- 2장 신경망의 수학적 구성 요소
- 3장 케라스와 텐서플로 소개
- 4장 신경망 시작하기: 분류와 회귀
- 5장 머신 러닝의 기본 요소
- 7장 케라스 완전 정복
- 8장 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝
- 9장 컴퓨터 비전을 위한 고급 딥러닝
- 9.2 이미지 분할 예제
- 9.3 최신 컨브넷 아키텍처 패턴
- 9.4 컨브넷이 학습한 것 해석하기
- 10장 시계열을 위한 딥러닝
- 11장 텍스트를 위한 딥러닝
- 11.2, 11.3 텍스트 데이터 준비, 단어 그룹을 표현하는 두 가지 방법: 집합과 시퀀스
- 11.3.3 단어를 시퀀스로 처리하기: 시퀀스 모델 방식
- 11.4 트랜스포머 아키텍처
- 11.5 텍스트 분류를 넘어: 시퀀스-투-시퀀스 학습
- 12장 생성 모델을 위한 딥러닝
- 12.1 텍스트 생성
- 12.2 딥드림
- 12.3 뉴럴 스타일 트랜스퍼
- 12.4 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성
- 12.5 생성적 적대 신경망 소개
- 13장 실전 문제 해결을 위한 모범 사례
- 14장 결론
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