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인기도서
-
(Python과 tensorflow로 구현한) 인공지능
발행연도 - 2017 / 지음: 이권윤 ; 이상부 / Global(글로벌)- 도서관 인천도서관
- 자료실 [인천]일반자료실1
- 부록 부록없음
- 등록번호 KM0000408146
- ISBN 9788955027419
- 형태 326 p. 24 cm
- 한국십진분류 총류 >
- 카테고리분류 컴퓨터 > 컴퓨터 공학 > 컴퓨터공학/전산학 개론
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
목차
제1장 파이썬 개요 및 설치
1.1 파이썬 개요
1.2 파이썬 설치 및 환경설정
1.3 파이썬 실행 방법 및 프로그래밍 구조
제2장 TensorFlow
2.1 TensorFlow 개요
2.2 아나콘다로 텐서플로우 가상 환경 설치
제3장 텐서플로우 프로그래밍
3.1 텐서플로우 기본 구조
3.2 텐서플로우 자료형
3.3 텐서플로우 메서드
제4장 신경망 개요 및 학습 규칙
4.1 신경망 개요
4.2 신경망의 구성 요소와 신경세포 활성값
4.3 신경망의 학습
4.4 LMS 학습법칙
4.5 학습 과정의 해석
4.6 신경망 학습 규칙
제5장 전가산기 및 체인 룰
5.1 신경망으로 전가산기 학습
5.2 체인 룰
5.3 미분
5.4 체인 룰
제6장 C언어로 신경망 구현
6.1 전가산기 신경망 구성
6.2 전가산기 신경망 구현 프로그램
6.2 PID 제어 프로그램
6.3 신경망 제어 기법
6.4 서보모터 제어를 위한 신경망 모델
6.5 BP 신경망을 이용한 PID 제어기의 전체 구조도
6.6 제안된 제어기를 위한 조건들
6.7 신경망 제어 시스템 구현
6.8 기존 신경망 문제점 및 해결 방법
제7장 텐서플로우로 인공지능 구현을 위한 기초
7.1 회귀
7.2 cost 함수
7.3 Gradient descent
7.4 인공지능 학습 관련 클래스
7.5 Matplotlib를 이용한 데이터 분석
7.6 텐서플로우 기초적인 신경망 학습
7.7 행렬 연산
7.8 파일의 데이터 읽어 처리하기
7.9 Logistic 분류기
7.10 텐서보드로 데이터 그래프 표시 및 노드 구성
7.11 Softmax 분류기
7.12 학습 유의 사항
제8장 Deep Learning CNN
8.1 전가산기 학습
8.2 XOR 학습
8.3 Deep Learning
8.4 웨이트 초기값 잘 주는 방법
8.5 Overfitting과 Dropout
8.6 최고 성능 신경망 구현
8.7 CNN
8.8 RNN
8.9 PID 제어
참고 문헌
INDEX
1.1 파이썬 개요
1.2 파이썬 설치 및 환경설정
1.3 파이썬 실행 방법 및 프로그래밍 구조
제2장 TensorFlow
2.1 TensorFlow 개요
2.2 아나콘다로 텐서플로우 가상 환경 설치
제3장 텐서플로우 프로그래밍
3.1 텐서플로우 기본 구조
3.2 텐서플로우 자료형
3.3 텐서플로우 메서드
제4장 신경망 개요 및 학습 규칙
4.1 신경망 개요
4.2 신경망의 구성 요소와 신경세포 활성값
4.3 신경망의 학습
4.4 LMS 학습법칙
4.5 학습 과정의 해석
4.6 신경망 학습 규칙
제5장 전가산기 및 체인 룰
5.1 신경망으로 전가산기 학습
5.2 체인 룰
5.3 미분
5.4 체인 룰
제6장 C언어로 신경망 구현
6.1 전가산기 신경망 구성
6.2 전가산기 신경망 구현 프로그램
6.2 PID 제어 프로그램
6.3 신경망 제어 기법
6.4 서보모터 제어를 위한 신경망 모델
6.5 BP 신경망을 이용한 PID 제어기의 전체 구조도
6.6 제안된 제어기를 위한 조건들
6.7 신경망 제어 시스템 구현
6.8 기존 신경망 문제점 및 해결 방법
제7장 텐서플로우로 인공지능 구현을 위한 기초
7.1 회귀
7.2 cost 함수
7.3 Gradient descent
7.4 인공지능 학습 관련 클래스
7.5 Matplotlib를 이용한 데이터 분석
7.6 텐서플로우 기초적인 신경망 학습
7.7 행렬 연산
7.8 파일의 데이터 읽어 처리하기
7.9 Logistic 분류기
7.10 텐서보드로 데이터 그래프 표시 및 노드 구성
7.11 Softmax 분류기
7.12 학습 유의 사항
제8장 Deep Learning CNN
8.1 전가산기 학습
8.2 XOR 학습
8.3 Deep Learning
8.4 웨이트 초기값 잘 주는 방법
8.5 Overfitting과 Dropout
8.6 최고 성능 신경망 구현
8.7 CNN
8.8 RNN
8.9 PID 제어
참고 문헌
INDEX
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2020 / 지음: 윤영선 / BJ(비제이퍼블릭)
(그림으로 이해하는) 비전공자를 위한 딥러닝
2022 / 지음: 윤준호 / 디지털북스
인공지능 = Artificial intelligence
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![(테디노트의 랭체인을 활용한) RAG 비법노트. [1], 기본편](https://image.aladin.co.kr/product/36455/73/cover200/k742039712_1.jpg)
(테디노트의 랭체인을 활용한) RAG 비법노트. [1], 기본편
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2021 / 지음: 이고잉, 이숙번, 오픈튜토리얼스 / 위키북스
(헬로! 인공지능) 생활 코딩 머신러닝 with 오렌지3 : 실습편
2021 / 지음: 이고잉, 이숙번, 오픈튜토리얼스 / 위키북스
(Python과 tensorflow로 구현한) 인공지능
2017 / 지음: 이권윤 ; 이상부 / Global(글로벌)
(Python과 tensorflow로 구현한) 인공지능
2018 / 지음: 이권윤, 이상부 / Global(글로벌)
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통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 1 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 0 |
| 30대 | 1 |
| 40대 | 2 |
| 50대 | 0 |
| 60대 | 1 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 4 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 1 |
| 2026년 | 0 |