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이름:파올로 갈리오니 (Paolo Galeone)

최근작
2020년 11월 <텐서플로로 하는 딥러닝 기초와 응용>

파올로 갈리오니(Paolo Galeone)

실무 경험이 풍부한 컴퓨터 엔지니어다. 이학 석사 학위를 받은 후 이탈리아 볼로냐대학교 컴퓨터 비전 연구소 연구원으로 입사해 광범위한 주제를 다루면서 컴퓨터 비전과 머신러닝 지식을 향상시켰다. 현재 이탈리아 ZURU Tech의 컴퓨터 비전 및 머신러닝 연구소를 이끌고 있다. 2019년, 구글은 머신러닝 분야에서 구글 개발자 전문가(GDE, Google Developer Expert)라는 칭호를 받으며 전문성을 인정했다. GDE로서 블로깅, 콘퍼런스에서 발표, 오픈소스 프로젝트에 기여하고 스택 오버플로에 관한 질문에 답하는 등 머신러닝과 텐서플로 프레임워크에 관한 열정을 공유한다.  

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<텐서플로로 하는 딥러닝 기초와 응용> - 2020년 11월  더보기

기술 선도업체들은 제품 품질을 향상시키기 위해 신경망을 채택하고 있으며, 제품을 더 똑똑하게 만들거나 마케팅 용어로 AI 적용 등을 언급하고 있다. 이 책은 텐서플로와 내부 구조, 2.0 버전의 새로운 특징, 이를 활용한 신경망 기반의 애플리케이션 제작 방법을 알려주는 유용한 안내서다. 이 책을 다 읽으면 텐서플로 아키텍처와 새로운 기능을 잘 이해할 수 있을 것이다. 신경망의 힘을 이용해 머신러닝 문제를 쉽게 풀 수 있을 것이다. 머신러닝과 신경망에 관한 이론적 개요로 시작해 1.x와 2.0 버전 모두에 관한 텐서플로 라이브러리 설명이 이어진다. 이 책을 읽고 나면 따라 하기 쉬운 예제를 사용해 신경망이 어떻게 작용하는지 이론에 정통하게 될 것이다. 다음으로 텐서플로 2.0에서 제공하는 새로운 모듈을 이용해 다양한 신경망 아키텍처를 구축하는 데 필요한 최적화 기법과 알고리즘을 마스터하는 방법을 배우게 된다. 나아가 텐서플로 구조를 분석한 후 연구 작업과 프로젝트에 필요한 분류를 위한 CNN, 의미 분할 네트워크, 생성적 적대 신경망 등과 같이 좀 더 복잡한 신경망 아키텍처를 구현하는 방법을 익히게 될 것이다. 후반부에 다다르면 텐서플로 구조를 숙달하게 되며, 이 머신러닝 프레임워크의 힘을 활용해 다양한 복잡도를 갖는 신경망을 큰 노력 없이 훈련하고 활용할 수 있게 된다.

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