자료유형  

 단행본

ISBN  

9791158392123

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 플293ㄷ

저자명  

플랜치, 벤자민

서명/저자  

(실전! 텐서플로 2를 활용한) 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기 / 벤자민 플랜치 ; 엘리엇 안드레스 [공]지음 ; 김정인 옮김

원서명  

[원표제]Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 : leverage deep learning to create powerful image processing apps with TensorFlow 2.0 and Keras

발행사항  

파주 : 위키북스, 2020

형태사항  

xxii, 330 p : 삽화 ; 240 cm

총서명  

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 ; 57

서지주기  

색인수록

기타저자  

안드레스, 엘리엇

기타저자  

김정인

기타저자  

Planche, Benjamin

기타저자  

Andres, Eliot

가격  

\28000

Control Number  

gtec:403873

책소개  

《실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전》은 컴퓨터 비전과 딥러닝의 기본 원리를 시작으로 신경망을 처음부터 구축하는 방법을 알려준다. 사용하기 쉬운 케라스 인터페이스와 함께 텐서플로를 가장 널리 사용되는 AI 라이브러리로 만들어준 기능을 살펴보고 CNN을 효율적으로 구축, 훈련, 배포해 본다. 구체적인 코드 예제를 통해 Inception, Resnet 같은 최신 솔루션으로 이미지를 분류하고 YOLO(You Only Look Once), Mask R-CNN, U-Net을 사용해 특정 콘텐츠를 추출하는 방법을 보여준다. 또 이미지 생성 및 편집을 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 VAE (Variational Auto-Encoder)를 구축하고 동영상 분석을 위해 LSTM을 구축한다. 그 과정에서 다른 주요 개념 중에서 전이 학습, 데이터 보강, 도메인 적응, 모바일 및 웹 배포에 관한 깊은 통찰력을 얻게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 신경망을 처음부터 생성하기
◎ Inception과 ResNet을 포함한 최신 아키텍처로 이미지 분류하기
◎ YOLO, Mask R-CNN, U-Net으로 이미지에서 객체를 탐지하고 분할하기
◎ 자율주행차와 얼굴 표정 인식 시스템 개발에 따르는 문제 해결하기
◎ 전이학습, GAN, 도메인 적응 기법으로 애플리케이션 성능 개선하기
◎ 동영상 분석을 위해 순환 신경망 사용하기
◎ 각자 생성한 신경망을 모바일 기기와 브라우저에 맞게 최적화하고 배포하기