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    실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기

    시리즈 : 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 [23]

    • 김정인 저
    • 김정인 역
    • 위키북스
    • 2020년 06월 02일
    • 정가
      28,000원
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    ISBN: 9791158392123 352쪽 188 x 240 (㎜)

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    • 판매지수 : 360

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    시리즈 위키북스 데이터 사이언스 시리즈 (23)

    저자 소개

    김정인

    저자 : 벤자민 플랜치
    파사우 대학교(University of Passau)와 지멘스(Siemens Corporate Technology)에 몸 담고 있는 박사 과정 학생이다. 그는 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 5년 넘게 전 세계 다양한 연구소(프랑스 LIRIS, 일본 미쓰비시 전기, 독일 지멘스)에서 일해 왔다. 벤자민은 프랑스 리옹에 위치한 INSA-Lyon과 독일 파사우 대학교에서 두 개의 석사 학위를 우수한 성적으로 취득했다.
    산업 응용 분야에서 적은 데이터로 더 스마트한 시각 시스템을 개발하는 데 중점적으로 노력을 기울이고 있으며, 자신의 지식과 경험을 StackOverflow와 같은 온라인 플랫폼에서 공유하거나 이 지식을 적용해 아름다운 작품을 만들어 보여주기도 한다.

    저자 : 엘리엇 안드레스
    프리랜서로 일하고 있는 딥러닝, 컴퓨터 비전 엔지니어다. 이 분야에서 3년 이상의 경력을 쌓았으며 은행, 의료, 소셜 미디어, 동영상 스트리밍 같은 다양한 산업에 자신의 기술을 적용했다. 엘리엇은 파리 기술 대학 ?cole des Ponts와 T?l?com에서 이중 석사 학위를 받았다.
    비즈니스 문제에 새로운 기술을 적용함으로써 가치를 제공하는 산업화에 관심을 갖고 있으며, 블로그에서 기사를 게시하고 최신 기술을 사용해 프로토타입을 제작하면서 최신의 기술을 지속적으로 받아들이고 있다.

    역자 : 김정인
    현재 기업 빅데이터 전략팀에서 근무하고 있다. 옮긴 책으로는 《케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘》 《실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발》 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》 《마이크로소프트 봇 프레임워크 프로그래밍》 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》가 있다.

    역자 소개

    김정인

    현재 기업 빅데이터 전략팀에서 근무하고 있다. 옮긴 책으로는 《케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘》 《실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발》 《실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트》 《마이크로소프트 봇 프레임워크 프로그래밍》 《애자일 데이터 과학 2.0》 《구글 애널리틱스 완벽 가이드》 《파이썬 데이터 사이언스 핸드북》 《러닝 스칼라》가 있다.

    목차

    [01부] 컴퓨터 비전에 적용한 텐서플로 2와 딥러닝

    ▣ 01장: 컴퓨터 비전과 신경망
    기술적 요구사항
    컴퓨터 비전
    ___컴퓨터 비전 소개
    ___주요 작업 및 애플리케이션
    컴퓨터 비전의 약력
    ___최초 성공을 위한 첫 걸음
    ___딥러닝의 출현
    신경망 시작하기
    ___신경망 구성하기
    ___신경망 훈련시키기
    요약
    질문
    참고 문헌

    ▣ 02장: 텐서플로 기초와 모델 훈련
    기술적 요구사항
    텐서플로 2와 케라스 시작하기
    ___텐서플로 소개
    ___케라스를 사용한 간단한 컴퓨터 비전 모델
    텐서플로 2와 케라스 자세히 알아보기
    ___핵심 개념
    ___고급 개념
    텐서플로 생태계
    ___텐서보드
    ___텐서플로 애드온과 텐서플로 확장
    ___텐서플로 라이트와 TensorFlow.js
    ___모델 실행 장소
    요약
    질문

    ▣ 03장: 현대 신경망
    기술 요구사항
    합성곱 신경망의 발견
    ___다차원 데이터를 위한 신경망
    ___CNN 작업
    ___유효 수용 영역
    ___텐서플로로 CNN 구현하기
    훈련 프로세스 개선
    ___현대 네트워크 최적화 기법
    ___정규화 기법
    요약
    질문
    참고 문헌

    [02부] 전통적인 인식 문제를 해결하는 최신 솔루션

    ▣ 04장: 유력한 분류 도구
    기술 요구사항
    고급 CNN 아키텍처의 이해
    ___VGG, 표준 CNN 아키텍처
    ___GoogLeNet, Inception 모듈
    ___ResNet - 잔차 네트워크
    전이학습 활용
    ___개요
    ___텐서플로와 케라스로 전이학습 구현
    요약
    질문
    참고 문헌

    ▣ 05장: 객체 탐지 모델
    기술 요구사항
    객체 탐지 소개
    ___배경
    ___모델 성능 평가
    빠른 객체 탐지 알고리즘 - YOLO
    ___YOLO 소개
    ___YOLO로 추론하기
    ___YOLO 훈련시키기
    Faster R-CNN - 강력한 객체 탐지 모델
    ___Faster R-CNN의 일반 아키텍처
    ___Faster R-CNN 훈련
    ___텐서플로 객체 탐지 API
    요약
    질문
    참고 문헌

    ▣ 06장: 이미지 보강 및 분할
    기술 요구사항
    인코더-디코더로 이미지 변환
    ___인코더-디코더 소개
    ___기본 예제 - 이미지 노이즈 제거
    ___합성곱 인코더-디코더
    의미론적 분할 이해하기
    ___인코더-디코더를 사용한 객체 분할
    ___더 까다로운 인스턴스 분할
    요약
    질문
    참고 문헌

    [03부] 컴퓨터 비전의 고급 개념 및 새 지평

    ▣ 07장: 복합적이고 불충분한 데이터셋에서 훈련시키기
    기술 요구사항
    효율적인 데이터 제공
    ___텐서플로 데이터 API 소개
    ___입력 파이프라인 구성
    ___입력 파이프라인 최적화 및 모니터링
    데이터가 부족하면 어떻게 처리할까?
    ___데이터셋 보강
    ___합성 데이터셋 렌더링하기
    ___도메인 적응과 생성 모델(VAE와 GAN) 활용
    요약
    질문
    참고 문헌

    ▣ 08장: 동영상과 순환 신경망
    기술 요구사항
    RNN 소개
    ___기본 형식
    ___RNN에 대한 일반적인 이해
    ___RNN 가중치 학습
    ___장단기 메모리 셀
    동영상 분류
    ___컴퓨터 비전을 동영상에 적용하기
    ___LSTM으로 동영상 분류하기
    요약
    질문
    참고 문헌

    ▣ 09장: 모델 최적화 및 모바일 기기 배포
    기술 요구사항
    계산 및 디스크 용량 최적화
    ___추론 속도 측정하기
    ___모델 추론 속도 개선하기
    ___모델이 여전히 느린 경우
    ___모델 크기 축소
    온디바이스 머신러닝
    ___온디바이스 머신러닝의 고려사항
    ___실용적인 온디바이스 컴퓨터 비전
    애플리케이션 예제 - 얼굴 표정 인식
    ___MobileNet 소개
    ___모델을 기기에 배포하기
    요약
    질문

    ▣ [부록]

    텐서플로 1.x에서 마이그레이션하기
    ___자동 마이그레이션
    ___텐서플로 1 코드 마이그레이션하기

    참조
    ___1장 컴퓨터 비전과 신경망
    ___2장 텐서플로 기초와 모델 훈련
    ___3장 현대 신경망
    ___4장 유력한 분류 도구
    ___5장 객체 탐지 모델
    ___6장 이미지 보강 및 분할
    ___7장 복합적이고 불충분한 데이터셋에서 훈련시키기
    ___8장 동영상과 순환 신경망
    ___9장 모델 최적화 및 모바일 기기 배포

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