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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.

1장. 텐서플로와 신경망 기초
2장. 회귀와 분류
3장. 컨볼루션 신경망
4장. 단어 임베딩
5장. 순환 신경망
6장. 트랜스포머
7장. 비지도학습
8장. 오토인코더
9장. 생성 모델
10장. 자기-지도학습
11장. 강화학습
12장. 확률적 텐서플로
13장. AutoML 소개
14장. 딥러닝 배경 수학
15장. TPU
16장. 기타 유용한 딥러닝 라이브러리
17장. 그래프 신경망
18장. 기계학습 모범 사례
19장. 텐서플로 2 생태계
20장. 고급 컨볼루션 신경망