Skip to content

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

sendoru/deep-learning-from-scratch

 
 

Repository files navigation

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』

🔴 [공지] 종종 실습용 손글씨 데이터셋 다운로드 사이트( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )가 연결되지 않습니다. 그래서 예제 수행에 필요한 데이터셋 파일을 /dataset/ 디렉터리에 올려뒀습니다. 혹 사이트가 다운되어 데이터를 받을 수 없다면 아래 파일 4개를 각자의 <예제 소스 홈>/dataset/ 디렉터리 밑에 복사해두면 됩니다. ^__^


시리즈 소개

선수지식

다음은 역자가 추천하는 선수지식입니다.


새소식

2020.02.03 - 1.6.3절의 예시 이미지를 교체했습니다. 기존 이미지는 외설성 논란이 있어 왔고, 최근 이 이미지 사용을 중지하자는 움직임이 본격화되었습니다(Nautre Nanotech, Losing Lena). 저와 출판사도 이 취지에 공감하여 이미지를 교체하기로 했습니다. 종이책에는 12쇄부터 반영됐습니다.

2017.04.03 - 책 본문의 수식과 그림 파일들을 모아 공유합니다. 스터디 자료 등을 만드실 때 필요하면 활용하세요.

2017.02.26 - 각 챕터 디렉터리에 README.md 파일을 추가했습니다. 각 파일의 '용도', '관련 절', '등장 페이지'를 명기했고, 책에서 각 장의 '도입부', '목차', '이번 장에서 배운 내용'을 발췌해서 책이 없어도 큰 그림을 파악할 수 있도록 했습니다.

차차 파일 안의 소스 코드에도 친절한 설명을 덧붙이도록 하겠습니다.

2017.02.20 - 3쇄가 출간되었습니다. 크고 작은 오류를 잡는 김에 책 전체를 한 번 더 교정했습니다. 그렇다고 다른 책이 된 게 아니니 1, 2쇄를 보신 분은 오탈자 정보만 확인하시면 충분합니다. 살아 있는 책으로 만들기 위해 이번처럼 기회가 올 때마다 지속해서 품질을 업그레이드할 것이니 궁금하거나 설명이 잘 이해되지 않으면 언제든 문의하세요~

책 미리보기

issuu | SlideShare | Yumpu

파일 구성

폴더 이름 설명                        
ch01       1장에서 사용하는 소스 코드
ch02 2장에서 사용하는 소스 코드
... ...
ch08 8장에서 사용하는 소스 코드
common     공통으로 사용하는 소스 코드 
dataset   데이터셋용 소스 코드

소스 코드 해설은 책을 참고하세요.

요구사항

소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.

  • 파이썬 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib

※ Python은 3 버전을 이용합니다.

실행 방법

각 장의 디렉터리로 이동한 후 파이썬 명령을 실행하세요(다른 디렉터리에서는 제대로 실행되지 않을 수 있습니다!).

$ cd ch01
$ python man.py

$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py

라이선스

이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다. 비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.

책의 오류

이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198

인공지능/딥러닝 관련 도서 로드맵

[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터 : https://www.mindmeister.com/812276967/_

머신러닝/딥러닝 번역 용어표

이 책을 번역하며 정리한 용어표입니다.

About

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 96.8%
  • Jupyter Notebook 3.2%