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23 | 23 | ※(注記) ChatBot은 수정/확인 중 입니다. |
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| 25 | +## 골빈해커의 3분 딥러닝 |
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| 29 | +이 저장소에 관심을 가져주신 많은 분들 덕분에, 주석을 정리하고 설명을 더해 『골빈해커의 3분 딥러닝』(한빛미디어, 2017)이라는 이름으로 책을 내게 되었습니다. |
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| 31 | +이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두었습니다. 따라서 딥러닝/머신러닝을 처음 접하시는 개발자분들에게 특히 도움이 되리라 생각합니다. |
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| 33 | +물론, 장식용으로는 더욱 좋습니다. ^_^b |
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| 35 | +### 구매하기 |
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| 37 | +[예스24](http://www.yes24.com/24/goods/49853812?scode=032&OzSrank=1) | [교보문고](http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791162240137&orderClick=LAG&Kc=) | [알라딘](http://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=118302430) |
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| 39 | +### 추천사 |
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| 41 | +딥러닝을 공부하는 입장에서 꽤 많은 원서와 국내 번역서와 자료를 읽어보았 지만, 핵심을 이렇게 간결하게 실용적으로 잘 풀어놓은 자료를 본 적이 없습니 다. 다른 서적들이 보통 CNN 모델 설명까지만 머무르는 데 반해 이 책은 RNN, DQN, 오토인코더까지 주요한 딥러닝 모델을 실용적인 예제로 접근하기 때문에 딥러닝을 공부하는 사람들에게 좋은 방향을 제시해줍니다. 딥러닝을 시작하는 사 람이라면 반드시 책꽂이에 한 권쯤 꽂혀 있어야 하는 책이라고 강력하게 추천합 니다. |
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| 43 | +_조병욱(조대협), 구글코리아 클라우드 엔지니어 『(조대협의 서버 사이드) 대용량 아키텍처와 성능 튜닝』 저자_ |
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| 47 | +"인공지능은 새 시대의 전기다." 딥러닝의 세계 최고 권위자 앤드류 응 박사는 바이두를 떠나며 AI의 미래 가치를 이렇게 표현했습니다. AI는 더 이상 소수의 과학자를 위한 연구가 아니라 전기처럼 일상에서 누구나 편하게 사용할 수 있는 기술로 다가왔다는 얘기입니다. 실제로 이 책은 AI의 핵심인 딥러닝이 누구나 편하게 사용할 수 있는 전기와 같 은 기술이란 걸 잘 설명합니다. 이미지 인식의 은총알인 CNN, 2016년 가장 뜨 거운 감자였던 GAN, 자연어 인식을 대표하는 RNN, 알파고로 대표되는 구글 딥 마인드의 DQN까지... 처음 보면 다소 어려운 약어지만, 이 책의 예제 코드를 천 천히 따라 해보면 누구나 어렵지 않게 인공지능 분야를 대표하는 기술이 실제로 어떤 것인지를 친절한 설명을 통해 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 책의 마지막 장까지 읽은 후 저는 앤드류 응의 말에 더욱더 동의하게 되었습 니다. 이 책은 전기를 잘 활용하려는 여러분에게 좋은 길잡이가 되어줄 것이라 확 신합니다. |
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| 49 | +_박상길, 카카오 신규검색개발TF장_ |
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| 53 | +이렇게 재미있게 딥러닝에 접근할 수도 있구나 하는 생각이 들었습니다. 너무 가볍지도 않고 지나치게 학술적이지도 않습니다. 하나씩 만들어보는 과정과 잘 짜여진 코드는 이 분야를 처음 시작하는 분들께 하나의 이정표가 되리라 생각합 니다. |
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| 55 | +_서민구, 구글코리아 소프트웨어 엔지니어 『R을 이용한 데이터 처리&분석 실무』 저자_ |
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| 59 | +코드 중심의 구체적인 설명과 어렵지 않은 용어로 기본 개념 정립까지! 딥알못 개발자가 딥러닝의 바다로 출항할 때 지침이 되는 책입니다. 이제 곧 딥 러닝의 세계로 뛰어들어야 하는 제 와이프 님께도 꼭 권하고 싶네요! |
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| 61 | +_하정우, 네이버 클로바 AI연구팀장_ |
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| 63 | +### 책 미리보기 |
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| 65 | +[issuu](https://issuu.com/hanbit.co.kr/docs/________________3_____________-____) | [SlideShare](https://www.slideshare.net/wegra/3-79886556/1) |
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25 | 67 | ## 간단한 설명 |
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27 | 69 | ### [01 - Why TensorFlow](01%20-%20Why%20TensorFlow) |
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