처음 만나는 친절한 텐서플로 입문서

전 세계 거대 기업들이 인공지능과 머신 러닝에 투자하는 가운데 구글이 오픈소스로 공개한 딥 러닝 라이브러리 텐서플로가 큰 관심을 받고 있다. 이 책은 복잡한 이론 설명이 아니라 실제로 예제를 코딩하며 텐서플로를 빠르게 익히는 것을 목표로 한다. 머신 러닝 분야의 표준 언어인 파이썬을 이용해 회귀분석, 군집화, 합성곱 신경망 등을 실습하며 딥 러닝의 기초를 익힐 수 있다. 특히 본 한국어판은 텐서플로 0.9 버전에 맞춰 내용을 업데이트하고, 순환 신경망 예제를 부록으로 추가했다.

0장 한국어판 서문: 딥 러닝에 대하여
0.1 딥 러닝 개념 잡기
0.2 딥 러닝 알고리즘과 신경망 구조
0.3 글도 쓰고 그림도 그리고 음악도 만드는 인공 신경망
0.4 인공지능의 미래를 향해

1장 텐서플로 기본 다지기
1.1 오픈소스 패키지
1.2 텐서플로 서빙
1.3 텐서플로 설치
1.4 첫 텐서플로 코드
1.5 디스플레이 패널 텐서보드

2장 선형회귀분석
2.1 변수 간의 관계에 대한 모델
2.2 비용함수와 경사 하강법 알고리즘
2.3 알고리즘 실행

3장 군집화
3.1 기본 자료구조: 텐서
3.2 텐서플로의 데이터 저장소
3.3 K-평균 알고리즘
3.4 새로운 그룹
3.5 새로운 중심 계산하기
3.6 그래프 실행

4장 단일 계층 신경망
4.1 MNIST 데이터셋
4.2 인공 뉴런
4.3 간단한 예제: 소프트맥스
4.4 클래스 소속 근거
4.5 클래스 소속 확률
4.6 텐서플로 프로그래밍
4.7 모델 평가

5장 다중 계층 신경망
5.1 합성곱 신경망
5.2 모델 구현
5.3 모델 훈련 및 평가

6장 병렬처리
6.1 GPU 실행 환경
6.2 여러 GPU에서의 병렬처리
6.3 GPU 코드 예제
6.4 분산 버전 텐서플로

7장 마치며

부록A 한국어판 부록: 순환 신경망 예제
A.1 순환 신경망 알고리즘
A.2 LSTM 순환 신경망 알고리즘
A8.3 오버피팅 문제
A.4 언어 모델링
A.5 클래스 설정
A.6 학습 데이터
A.7 모델 생성 클래스
A.8 반복 함수
A.9 결과
A.10 텐서플로가 제공하는 LSTM 이외의 모델
A.11 참고문헌