케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습

1장. 신경망 기초 __퍼셉트론 ____첫 케라스 코드 예제 __다층 퍼셉트론 : 첫 번째 네트워크 ____퍼셉트론 학습에서의 문제와 해결책 ____활성화 함수 : 시그모이드 ____활성화 함수 : ReLU ____활성화 함수 __실전 예제 손글씨 숫자 인식 ____원핫 인코딩(OHE) ____케라스로 간단한 신경망 정의 ____단순 신경망 실행과 기준선 설정 ____단순 신경망에 은닉 계층 추가 ____단순 신경망에 드롭아웃 추가 ____기타 옵티마이저 테스트 ____에폭 수 증가 ____옵티마이저 학습률 조정 ____은닉 계층의 뉴런 수 증가 ____배치 크기 증가 ____손글씨 인식을 위한 실험 요약 ____과적합을 피하기 위한 일반화 적용 ____하이퍼파라미터 튜닝 ____예측 __역전파의 개요 __딥러닝 접근 __요약 2장. 케라스 설치와 API __케라스 설치 ____1단계 : 유용한 의존성 패키지 설치 ____2단계 : 떼아노 설치 ____3단계 : 텐서플로 설치 ____4단계 : 케라스 설치 ____5단계 : 떼아노, 텐서플로, 케라스 테스트 __케라스 설정 __도커에 케라스 설치 __구글 클라우드 ML에 케라스 설치 __아마존 AWS에 케라스 설치 __마이크로소프트 애저에 케라스 설치 __케라스 API ____케라스 구조 이해 ____사전 정의 신경망 개요 ____기본 제공 활성화 함수 개요 ____손실 함수 개요 ____메트릭 개요 ____옵티마이저 개요 ____기타 유용한 기능 ____모델의 가중치와 구조 저장 및 불러오기 __학습 과정 커스터마이징을 위한 콜백 ____체크포인트 ____텐서보드 활용과 케라스 ____퀴버 활용과 케라스 __요약 3장. 합성곱 신경망을 활용한 딥러닝 __심층 합성곱 신경망 : DCNN ____지역 수용 영역 ____공유 가중치와 편향 ____풀링 계층 __DCNN 예제 : LeNet ____케라스 코드 LeNet ____딥러닝의 능력 이해 __딥러닝을 활용한 CIFAR-10 이미지 인식 ____더 깊은 네트워크로 CIFAR-10 성능 향상 ____데이터 증가를 통한 CIFAR-10 성능 향상 ____CIFAR-10 예측 __대규모 이미지 인식을 위한 심층 합성곱 신경망 ____VGG-16 네트워크로 고양이 인식 ____케라스 내장 VGG-16 네트워크 모듈 활용 ____특징 추출을 위한 사전 빌드된 딥러닝 모델 재활용 ____전이 학습을 위한 아주 깊은 인셉션-v3 네트워크 __요약 4장. 적대적 생성 네트워크와 웨이브넷 __GAN은 무엇인가? ____GAN의 응용 사례 __심층 합성곱 적대적 생성 네트워크 __MNIST 위조 GAN __CIFAR 위조 GAN __웨이브넷 : 오디오 제작 방법을 학습하는 생성 모델 __요약 5장. 단어 임베딩 __분산 표현 __word2vec ____skip-gram word2vec 모델 ____CBOW word2vec 모델 ____모델에서 word2vec 임베딩 추출 ____word2vec 서드파티 구현 활용 __GloVe 이해 __사전 학습 임베딩 활용 ____처음부터 임베딩 학습 ____word2vec으로 학습한 임베딩 미세 조정 ____사전 학습된 GloVe 임베딩 미세 조정 ____임베딩 룩업 __요약 6장. 순환 신경망 __기본 순환 신경망 셀 ____텍스트 생성을 위한 기본 순환 신경망 구현 __순환 신경망 구조 __그래디언트 소실과 발산 __장기 - 단기 메모리 : LSTM ____LSTM 구현 : 감성 분석 __GRU ____케라스 GRU 구현 : 품사 태깅 __양방향 순환 신경망 __상태 보존형 순환 신경망 ____상태 보존형 순환 신경망 : 전기 소비량 예측 __기타 순환 신경망의 변형 __요약 7장. 기타 딥러닝 모델 __케라스 함수 API __회귀 네트워크 ____케라스 회귀 예제 : 대기 벤젠 수준 예측 __비지도 학습 오토인코더 ____케라스 오토인코더 예제 : 문장 벡터 __심층망 구성 ____케라스 예제 : 질의응답을 위한 메모리 네트워크 __케라스 커스터마이징 ____케라스 예제 : 람다 계층 활용 ____케라스 예제 : 사용자 정의 정규화 계층 작성 __생성 모델 ____케라스 예제 : 딥 드림 ____케라스 예제 : 스타일 전이 __요약 8장. AI 게임 플레이 __강화학습 ____미래의 보상 극대화 ____Q-학습 ____심층 Q 네트워크를 사용하는 Q 함수 ____탐색과 활용 ____경험 반복 및 경험의 가치 __예제 : 캐치 게임을 위한 케라스 심층 Q 네트워크 구현 __이후의 이야기 __요약1장. 신경망 기초 __퍼셉트론 ____첫 케라스 코드 예제 __다층 퍼셉트론 : 첫 번째 네트워크 ____퍼셉트론 학습에서의 문제와 해결책 ____활성화 함수 : 시그모이드 ____활성화 함수 : ReLU ____활성화 함수 __실