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[eBook] 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3/e
글쓴이
안토니오 걸리 외 2명
출판사
에이콘출판사
출판일
2024년 10월 4일
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저자

이미지

안토니오 걸리

혁신과 실행에 있어 전체적 기술과 관리를 구축하는 데 열정이 있다. 전문 분야는 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝, 검색 엔진이다. 현재 구글 CTO 사무소에서 엔지니어링 이사로 재직 중이다. 이전에 구글 바르샤바(Warsaw) 사이트에서 리더로 근무하며 엔지니어링 사이트를 두 배로 늘렸다.
지금까지 운 좋게 유럽 4개국에서 전문적인 경험을 쌓을 수 있었고, EMEA의 6개국과 미국에서 팀을 관리했다. 암스테르담의 주요 과학 출판사인 엘스비어(Elsevier)에서는 부사장으로 과학 출판을 이끌었고, 런던에서는 마이크로소프트 Ask.com의 CTO로 Bing 검색 작업을 수행하는 엔지니어링 사이트 책임자로 일했다. 또한 유럽 최초의 웹 검색 회사 중 하나를 비롯한 여러 공동 펀드 스타트업에서 일했다.
검색, 스마트 에너지, 환경, AI 분야에서 수많은 기술을 공동 발명했고, 20개가 넘는 특허를 출원/등록했으며, 코딩과 머신러닝에 관한 다수의 책을 저술했고 그 책들은 일본어와 중국어로도 번역됐다. 스페인어, 영어, 이탈리아어를 할 수 있으며 현재 폴란드어와 프랑스어를 배우고 있다. 두 아들 로렌조(Lorenzo)와 레오나르도(Leonardo) 그리고 어린 공주 오로라(Aurora)의 아버지이기도 하다.

책 소개

분야IT 전문서
딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해 딥러닝의 기초를 설명하고, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 소개한다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루며, 확률적 텐서플로와 그래프 신경망에 대해서도 친절하게 안내한다.
풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로의 사용 방법을 다양한 응용분야에 걸쳐 직접 구축해볼 수 있다. GAN을 통한 필기체 숫자의 생성, RNN과 LTSM이 나오게 된 배경 및 어떤 문제를 해결하고자 했는지에 대한 배경 설명을 듣고 나면 다양한 각도에서 딥러닝을 이해하게 될 것이다.
트랜스포머를 별도로 다루는 새로운 장을 추가했고, BERT, GPT-2, GPT3, Reformer 등 다양한 언어 모델에 대한 상세한 설명과 비교 및 Huggin Face 라이브러리를 통한 다양한 언어 예제 등 2판에 비해 여러 내용을 보강했다. 그래프 신경망 또한 예제와 함께 그 기능과 특징을 자세히 설명한다.

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