텐서플로 A to Z 활용하기!

텐서플로는 누구나 쉽게 활용 가능한 신경망을 구축할 수 있는 딥러닝 프레임워크 중 하나다. 이 책은 텐서플로를 이해하고 실제 데이터 환경에서 사용하고자 하는 사람을 위해 쉽게 풀어서 설명하기 위해 만들어졌다. 따라서 텐서플로 입문자라면 이 책을 통해 눈높이에 맞게 학습할 수 있을 것이다. 이 책은 총 여섯 개의 파트로 이루어져 있다.

파트1에서는 파이썬 코드를 직접 실행할 수 있는 개발 환경을 설정하는 방법을 소개한다. 파트2에서는 텐서플로의 특징과 텐서플로에서 데이터를 처리하는 기본 자료형인 텐서에 대해 설명한다. 파트3에서는 딥러닝 프레임워크 중에서도 텐서플로 케라스에 대해 설명한다. 또한 인공신경망 구조를 정의하고 실제 모델을 훈련, 평가, 추론하는 전 과정을 단계적으로 살펴본다.

파트4에서는 케라스와 텐서플로를 활용하여 이미지를 분석하는 합성곱 신경망을 다룬다. 파트5에서는 순환신경망을 활용한 자연어 처리를 다루고, 파트6에서는 강화 학습을 다룬다. 이 책의 다양한 예제들은 대부분 구글 코랩 환경에서 실행되도록 준비되어 있다. 저자가 엄선한 예제들을 하나하나 따라하며 익혀나간다면 역량 개발에 큰 도움을 받을 수 있을 것이다. 공부한 내용을 적용하여 캐글 경진 대회에 도전할 수도 있다.

건축을 전공하고, MBA를 거쳐 금융 및 테크 기업에서 근무했다. 취미로 AI에 입문했으나 깊이를 더하면서, AI 스타트업을 창업하여 필드에서 활약하고 있다. 인공지능 강사로도 활동하고 있으며, 저서로는 ‘파이썬 머신러닝 판다스 데이터분석’, ‘파이썬 100제’ 등이 있다.

PART 01 개발 환경 구축
01 구글 코랩
02 구글 코랩 설치
03 구글 코랩 실행
04 예제 코드 복사하기

PART 02 텐서플로(TensorFlow)
01 텐서플로
02 텐서플로2 주요 특징
03 텐서플로 자료구조
04 인덱싱(indexing)
05 형태 변환(tf.reshape)
06 변수(tf.Variable)
07 자동 미분(Automatic Differentiation)

PART 03 케라스(Keras)
01 딥러닝 준비
02 단순 신경망 훈련
03 심층 신경망으로 이미지 분류
04 모델 세부 설정
05 콜백(Callback)
06 모델 저장 및 불러오기
07 복잡한 모델 생성
08 사용자 정의
09 텐서플로 데이터셋
10 tf.data.Dataset 클래스

PART 04 합성곱 신경망(CNN)
01 합성곱 신경망
02 간단한 모델 생성
03 복잡한 모델 생성
04 위성 이미지 분류
05 개/고양이 분류
06 객체 탐지(Object Detection)
07 이미지 분할(Segmentation)
08 Knowledge Distillation
09 GAN
10 Style Transfer
11 Grad CAM

PART 05 순환신경망
01 순환신경망
02 알고리즘
03 순환신경망 활용
04 자연어 처리(NLP)
05 트랜스포머
06 ViT

PART 06 강화 학습(Reinforcement Learning)
01 강화 학습
02 환경 구성
03 Grid World에서 강화 학습 - Frozen Lake
04 연속 환경 - Cartpole
05 정리