케라스 창시자에게 배우는 딥러닝

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이 책은 케라스 창시자이자 구글 AI 연구원인 프랑소와 숄레(François Chollet)의 “Deep Learning with Python“의 번역서입니다.

이 책은 딥러닝, 신경망, 머신 러닝의 기초와 컴퓨터 비전, 텍스트, 시퀀스, 생성 모델을 위한 딥러닝 같은 고급 기법을 모두 다룹니다. 이외에도 딥러닝의 가능성과 한계, 저자가 생각하는 딥러닝의 방향과 비전을 엿볼 수 있습니다. 실전과 같은 다양한 예제를 수록했으며, 수학 장벽을 없애고자 수학적 표기 없이 직관적이고 간결한 코드로 개념을 설명하고 있습니다.

바쁜 와중에도 시간을 내어 책을 읽고 추천사를 써 주신 이상훈 님, 전태균 님께 감사드립니다. 많은 정성을 들여 베타 테스트에 참여해 주신 김재범 님, 김영하 님, 김은경 님, 신성기 님, 이문환 님, 조동헌 님, 이요셉 님, 권성환 님, 이정연 님, 이효조 님께 감사드립니다. 작업의 모든 과정을 친절히 안내해 주신 길벗 출판사의 안윤경 님과 둔탁한 글을 다듬어 주신 김윤지 님께 감사드립니다. 그 외 책을 만드는 데 도움을 주신 모든 분들에게 감사드립니다.

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [YES24], [교보문고]
  • 476 페이지, 종이책: 33,000원—>29,700원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에서 주피터 노트북으로 볼 수 있습니다. [github], [nbviewer]
  • 이 책의 코드는 Keras 2.2.2, 2.2.4 버전에서 테스트 되었습니다.
  • 원서에 대한 소개번역 후기를 블로그에 적었습니다.

이 페이지에서 책의 에러타와 Keras 버전 변경에 따른 바뀐 점들을 계속 업데이트 하겠습니다. 구글 그룹스 도서 메일링 리스트에 가입하시면 책의 에러타나 수정사항을 자동으로 수신할 수 있습니다.

이 책에 대해 궁금한 점이나 오류가 있으면 이 페이지 맨 아래 ‘Your Inputs’에 자유롭게 글을 써 주세요. 또 제 이메일을 통해서 알려 주셔도 되고 구글 그룹스 머신러닝 도서 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다.

적바림(미처 책에 넣지 못한 내용을 추가하고 있습니다)

감사합니다! 🙂

 


Outputs (aka. errata)

  1. (p435) 아나콘다 배포판이 파이썬 3.6 버전에서 3.7 버전으로 업그레이드되었습니다. 텐서플로를 설치하려면 파이썬 3.6 버전이 필요합니다. 파이썬 3.6 버전의 아나콘다 배포판을 안내하기 위해 밑에서 두 번째 문단 끝에 다음 문장을 추가합니다. “파이썬 3.7 버전과 2.7 버전 다운로드 버튼만 보인다면 다음 주소에서 파이썬 3.6 버전 아나콘다 배포판을 직접 다운로드 받으세요(https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe).
  2. 넓이‘로 쓴 것을 ‘너비‘로 정정합니다. (정*현 님)
    • p69 주석 14번
    • p171 아래에서 두 번째 문단
    • p174 아래에서 첫 번째 문단
    • p175 그림 5-2 아래 첫 번째 줄
    • p177 그림 5-4와 그림 5-4 아래 첫 번째 줄
    • p178 첫 번째 줄과 그림 5-5 아래 첫 번째 줄
    • p179 첫 번째 문단과 그림 5-7 아래 첫 번째 줄
    • p194 코드 5-11 아래 두 번째 리스트 항목
    • p220 5.4.1절 아래 첫 번째 문단
    • p300 6.4절 아래 첫 번째 문단
  3. (p181) 위로부터 두 번째 리스트 항목에서 “1만 5,800개의“를 “약 15.8백만 개의“로 정정합니다.(정*현 님)
  4. (p151) 혼동되지 않도록 아래에서 첫 번째 문단에서 “훈련 데이터의 손실이 낮을수록 테스트 데이터의 손실이 낮습니다.“를 “이 때는 훈련 데이터의 손실이 낮아질수록 테스트 데이터의 손실도 낮아집니다.“로 변경합니다.(정*현 님)

 


Your Inputs

 

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝”에 대한 2개의 생각

  1. 원명

    바로 예약구매했습니다! 책 내용 기대하겠습니다! (원서는 8장 보고 있습니다ㅋㅋㅋㅋ)
    고생 많으셨습니다. 감사합니다^^

    Liked by 1명

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