Deep-Learning-with-Python

1. 교재

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 (원서: Deep Learning with Python)

2. 목차

Part1. 딥러닝의 기초 - Fundamentals of deep learning

• Chap01 - 딥러닝이란 무엇인가?

• Chap02 - 시작하기 전에: 신경망의 수학적 구성요소

• Chap03 - 신경망 시작하기

  • 3.1 ~ 3.2 신경망 구조 ~ 케라스 소개
  • 3.4 영화 리뷰 분류: 이진 분류 예제
  • 3.5 뉴스 기사 분류: 다중 분류 문제
  • 3.6 주택 가격 예측: 회귀 문제

• Chap04 - 머신러닝의 기본 요소

Part2. 실전 딥러닝 - Deep learning in practice

• Chap05 - 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝
  • 5.1 합성곱 신경망 소개 [설명], [실습]
  • 5.2 소규모 데이터셋에서 컨브넷 훈련하기
  • 5.3 사전 훈련된 컨브넷 사용하기
  • 5.4 컨브넷 학습 시각화
• Chap06 - 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝
  • 6.1 텍스트 데이터 다루기
  • 6.2 순환 신경망 이해하기
  • 6.3 순환 신경망의 고급 사용법
  • 6.4 컨브넷을 사용한 시퀀스 처리
• Chap07 - 딥러닝을 위한 고급 도구
  • 7.1 Sequential 모델을 넘어서: 케라스의 함수형 API
  • 7.2 케라스의 콜백과 텐서보드를 사용한 딥러닝 모델 검사와 모니터링
  • 7.3 모델의 성능을 최대로 끌어올리기
    • Hyperas 예제

3. 참고자료

• GitHub : https://github.com/rickiepark/deep-learning-with-python-notebooks