텐서플로로 시작하는 딥러닝 입문

▣ 01장: 처음 배우는 딥러닝 1.1 머신러닝과 딥러닝 __1.1.1 AI에 대한 관심 __1.1.2 기계 학습이란? __1.1.3 딥러닝이란 1.2 딥러닝 라이브러리 __1.2.1 텐서플로 __1.2.2 TFLearn ▣ 02장: 딥러닝 구현 준비하기 2.1 딥러닝 환경 구축하기 __2.1.1 버추얼박스 설치하기 __2.1.2 우분투 설치하기 __2.1.3 아나콘다 설치하기 __2.1.4 텐서플로와 TFLearn 설치하기 2.2 주피터 노트북의 사용 방법 __2.2.1 주피터 노트북 실행하기 __2.2.2 새로운 노트 만들기 __2.2.3 파이썬 코드 입력하고 실행하기 __2.2.4 노트 종료하기 2.3 파이썬 프로그래밍 기초 __2.3.1 변수와 자료형 __2.3.2 리스트 __2.3.3 식과 연산자 __2.3.4 조건 분기와 반복 __2.3.5 함수와 라이브러리 ▣ 03장: 심층 신경망 맛보기 3.1 신경망의 구조 __3.1.1 순전파의 구조 __3.1.2 역전파의 구조 3.2 딥러닝의 구조 __3.2.1 오토 인코더의 구조 __3.2.2 학습 테크닉 3.3 딥러닝 구현 과정 3.4 손글씨 글자 이미지 MNIST 분류하기 __3.4.1 MNIST 데이터 세트 __3.4.2 주피터 노트북 실행하기 __3.4.3 라이브러리 읽어 들이기 __3.4.4 데이터 읽어 들이고 전처리하기 __3.4.5 데이터 확인하기 __3.4.6 신경망 만들기 __3.4.7 모델 만들기(학습하기) __3.4.8 모델 적용하기(예측하기) ▣ 04장: 합성곱 신경망의 구조 4.1 합성곱 신경망의 구조 __4.1.1 합성곱 레이어의 구조 __4.1.2 풀링 레이어의 구조 __4.1.3 패딩의 구조 4.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기 __4.2.1 라이브러리 읽어 들이기 __4.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기 __4.2.3 데이터 확인하기 __4.2.4 신경망 만들기 __4.2.5 모델 만들기(학습) __4.2.6 모델 적용하기(예측) 4.3 일반적인 이미지 분류 __4.3.1 Pillow 기본 조작 __4.3.2 이미지 분류하기 ▣ 05장: 재귀형 신경망 체험하기 5.1 재귀형 신경망의 구조 __5.1.1 순전파와 역전파의 구조 __5.1.2 LTSM의 구조 5.2 손글씨 문자 이미지 MNIST 분류하기 __5.2.1 라이브러리 읽어 들이기 __5.2.2 데이터 읽어 들이고 전처리하기 __5.2.3 신경망 만들기 __5.2.4 모델 만들기(학습) ▣ 부록A: 텐서보드 사용 방법과 딥러닝 환경 구축 A.1 텐서보드 사용 방법 __A.1.1 학습 로그 출력하기 __A.1.2 텐서보드 실행하기 __A.1.3 생성한 모델과 로그 출력하기 A.2 딥러닝 환경 구축하기(윈도우) __A.2.1 아나콘다 설치하기 __A.2.2 파이썬 환경 구축하기 __A.2.3 텐서플로 설치하기 __A.2.4 TFLearn 설치하기 __A.2.5 h5py 설치하기 __A.2.6 scipy 설치하기 __A.2.7 curses 설치하기 __A.2.8 주피터 노트북 설치하기 ▣ 부록B: 시세 예측하기 B.1 데이터 추출하기 B.2 네트워크 만들고 학습하기 B.3 그래프 그리기