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| 도서명 | MXNet을 활용한 신경망 학습 |
| 저자 | 신병춘ㆍ차병래 |
| 분류 | [자연] |
| 발행일 | 2019-02-20 |
판형 | 4×6배판 |
| ISBN | 978-89-6849-596-0 |
| 페이지 | 200면 |
정가 | 13,000원 |
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최근 4차 산업혁명의 패러다임 변화와 더불어 대내외적으로 제4차 산업혁명 관련 전략과제를 발굴하고 있다. 특히 많은 수학자들을 제4차 산업혁명의 근본적인 연구의 주요 연구자로 흡입하는 정책을 펼치는 등 수학의 역할이 점차적으로 산업 및 경제에 기여하는 바가 커지고 있다. 인공신경망을 공부하는 학생들이 텐서플로우, 테아노, 토치, 카페 등과 같은 다양한 딥러닝 프레임워크와 비교하여 장점이 훨씬 더 많은 MXNet을 선택하여 공부하는 것이 더 효율적일 것이다. 이러한 상황에서 공학이나 자연과학을 공부하는 학생들에게 MXNet을 활용한 인공신경망 학습 교재를 개발하여 산업체, 학계, 연구소 등에서 필요한 신경망 및 Deep Learning을 위한 수학적 백그라운드와 프로그램 개발 등을 위한 전문 도서를 집필하고자 한다. 딥러닝 기술의 진보와 다양한 영역에 기계 학습용 프로그래밍 도구들이 개발되고 있으나, 산업계 및 학계에 널리 알려지지 않은 최신 기계 학습 도구이자 아마존이 딥러닝 플랫폼으로 선택한 MXNet의 사용법과 프로그램 개발방법을 소개하고자 한다.
최근에 개발된 학습 도구인 MXNet이 앞으로 가장 널리 사용될 프레임에도 불구하고 이를 활용한 교재는 아직 전무한 상태이므로 본 교재는 매우 유용하게 사용될 것이다.
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| 도서소개 인쇄하기
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Chapter 1. 파이썬 배우기 / 11
Chapter 2. 파이썬으로 풀어보는 수학 / 22
Chapter 3. 신경망의 이해 / 42
Chapter 4. 신경망의 이해 Ⅱ / 58
Chapter 5. MXNet 소개 및 설치하기 / 74
Chapter 6. MXNet를 이용한 CNN / 120
Chapter 7. MXNet를 이용한 RNN / 129
Chapter 8. MXNet를 이용한 컴퓨터 비전 / 150
Chapter 9. TDA (Topology Data Analysis) / 174
참고사항 - H/W Spec의 문제 / 197
참고문헌 / 199
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