가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe 또는 동종요법 티슈솔트 > 도서

가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe



도서명 : 가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe
저자/출판사 : 다케이 히로마사, 길벗
쪽수 : 196쪽
출판일 : 2016-08-30
ISBN : 9791187345749
정가 : 20000

[기초편]
1장 딥러닝이란 무엇인가?
__1.1 기계 학습의 개요
____1.1.1 기계 학습은 어디에 사용할까?
____1.1.2 기계 학습이란 어떤 기술인가?
____1.1.3 기계 학습을 이용해 물체를 인식하는 방법
____1.1.4 지도 학습에 의한 기계 학습과 비지도 학습에 의한 기계 학습
____1.1.5 회귀분석, 분류, 클러스터링
____1.1.6 기계 학습이 왜 필요한가?
__1.2 딥러닝의 개요
____1.2.1 인공 신경망이란 무엇인가?
____1.2.2 인공 신경망을 이용한 이미지 인식
____1.2.3 딥러닝 알고리즘

2장 딥러닝이 이룩한 성과
__2.1 딥러닝의 역사
____2.1.1 딥러닝 연구의 기원
____2.1.2 인공 신경망 연구, 빙하기를 거쳐 재조명
____2.1.3 GPU에 의한 병렬 계산: GPGPU와 CUDA
____2.1.4 딥러닝은 왜 주목 받는가?
__2.2 음성 인식 분야의 성과
____2.2.1 음성 인식이란?
____2.2.2 음성 인식에 딥러닝을 이용
__2.3 이미지 인식 분야의 성과
____2.3.1 이미지 인식에 딥러닝을 이용
____2.3.2 딥러닝을 이용한 이미지의 특징 자동 추출
____2.3.3 딥러닝을 기존 이미지 처리에 이용
____2.3.4 딥러닝을 이용해 이미지 주석 만들기

[이론편]
3장 딥러닝을 이용한 이미지 인식
__3.1 이미지 인식이란?
____3.1.1 이미지 인식은 왜 어려운가?
__3.2 기존의 이미지 인식 기법
____3.2.1 이미지 특징량이란 무엇인가?
____3.2.2 BoF의 개념
____3.2.3 BoF를 이용한 이미지 인식 알고리즘
____3.2.4 BoF의 단점
__3.3 딥러닝의 이용
____3.3.1 컨볼루션 신경망을 이용한 이미지 인식
____3.3.2 딥러닝은 무엇을 학습하는가?
__3.4 어떻게 높은 성능을 구현할 수 있었을까?
____3.4.1 BoF와 딥러닝의 비교
____3.4.2 딥러닝의 충격
____3.4.3 딥러닝에 약점은 없을까?

4장 딥러닝 알고리즘 학습 방법
__4.1 딥러닝 알고리즘 학습 방법
____4.1.1 노드 값의 계산 방법
____4.1.2 활성화 함수의 종류
____4.1.3 계층의 종류
__4.2 신경망 학습 방법
____4.2.1 신경망을 어떻게 최적화시키는가?
____4.2.2 경사 하강법이란 무엇인가?
____4.2.3 오류역전파법에 의한 경사의 계산
____4.2.4 신경망을 정밀하게 학습하는 방법
__4.3 딥러닝 알고리즘
____4.3.1 컨볼루션 신경망 학습 방법
____4.3.2 오토인코더 학습 방법
____4.3.3 순환 신경망 학습 방법

[체험편]
5장 Caffe를 준비하다
__5.1 Caffe에 대한 기본 지식
____5.1.1 Caffe란?
__5.2 Caffe 설치 방법
____5.2.1 Caffe에 필요한 라이브러리 설치
____5.2.2 Caffe 다운로드
____5.2.3 컴파일러 설정 변경과 make 파일 만들기
____5.2.4 CPU로 동작하도록 설정 변경
____5.2.5 Caffe의 컴파일러와 runtest
____5.2.6 Caffe 폴더 구성
__5.3 Caffe 동작법
____5.3.1 이미지 데이터 다운로드와 데이터 형식 변환
____5.3.2 실행 셸 속
____5.3.3 솔버의 파라미터 설정
____5.3.4 네트워크의 파라미터 설정
____5.3.5 네트워크 파라미터 파일 기술 사례

6장 Caffe로 딥러닝을 체험하다
__6.1 Caffe를 샘플 프로그램으로 동작시키다
____6.1.1 학습률에 대해
____6.1.2 활성화 함수의 영향
____6.1.3 네트워크의 구성과 영향
__6.2 Caffe를 자신이 준비한 데이터로 이용하다
____6.2.1 convert_imageset 사용법

부록 A
__A.1 VMware에 우분투를 설치하는 방법
____A.1.1 VMware 다운로드 및 설치
____A.1.2 VMware에 우분투를 설치하는 방법
__A.2 우분투에서 CUDA를 작동시키는 방법
____A.2.1 우분투에서 CUDA 설치
____A.2.2 GPU 환경에서 Caffe 컴파일러 실행
__A.3 3층 전결합 인공 신경망의 파라미터 파일

후기
참고문헌
찾아보기




동종요법 티슈솔트



도서명 : 동종요법 티슈솔트
저자/출판사 : 유이 토라코, 그물코
쪽수 : 245쪽
출판일 : 2016-07-25
ISBN : 9788990090591
정가 : 14000

옮긴이의 글
처음으로
다음으로

케이스 소개
생체원소
필수미량원소
생명조직염
생명조직염이란 무엇인가?
생명조직염 사용 방법
생명조직염 사용 예시
세포활성염
세포활성염 사용 예시
필수미량원소와 환경원소 레메디
그 외 미량원소 레메디
환경원소 레메디
필수미량원소와 환경원소 레메디 사용 예시

주요 원소 설명
알루미늄(AI) │은(Ag) │금(Au) │붕소(B)
브롬(Br) │칼슘(Ca) │염소(CI) │코발트(Co)
크롬(Cr) │구리(Cu) │불소(F) │철(Fe)
게르마늄(Ge) │요오드(I) │칼륨(K) │마그네슘(Mg)
망간(Mn) │몰리브덴(Mo) │나트륨(Na) │니켈(Ni)
오스뮴(Os) │인(P) │팔라듐(Pd) │플래티나(Pt)
납(Pb) │루비듐(Rb) │유황(S) │셀레늄(Se)
규소(Si) │주석(Sn) │스트론튬(Sr) │바나듐(V) │아연(Zn)

12 생명조직염 약물학
Calc-fluor 칼크플로어: 불화칼슘
Calc-phos 칼크포스: 인산칼슘
Calc-sulph 칼크설퍼: 황산칼슘
Ferrum-phos 페럼포스: 인산철
Kali-mur 캘라이뮤어: 염화칼륨
Kali-phos 캘라이포스: 인산칼륨
Kali-sulph 캘라이설퍼: 황산칼륨
Mag-phos 마그포스: 인산마그네슘
Natrum-mur 나트륨뮤어: 염화나트륨
Natrum-phos 나트륨포스: 인산나트륨
Natrum-sulph 나트륨설퍼: 황산나트륨
Silicea 실리카: 이산화규소
생명조직염의 혼합 레메디

12 세포활성염 약물학
Ars-iod 알세니쿰 아이오드: 요오드화 비소
Calc-carb 칼카브: 탄산칼슘
Cuprum-ars 큐프럼 알세니쿰: 아비산구리
Hepar-sulph 헤파설퍼: 황산칼슘
Kali-alumina-sulph 칼리 알루미나 설퍼: 황산알루미나칼륨
Kali-ars 칼리 알세니쿰: 비산칼륨
Kali-brom 캘라이 브롬: 브롬화칼륨
Kali-iod 캘라이 아이오드: 요오드화칼륨
Lithum-mur 리듐 뮤어: 염화리듐
Mangan-sulph 망간 설퍼: 황산망간
Nat-bicarb 나트륨 바이커브: 탄산수소나트륨
Zinc-mur 징컴 뮤어: 염화아연
생명조직염+세포활성 티슈솔트의 혼합 레메디

그 외 필수미량원소 약물학
Borax 보락스: 붕소
Chromium 크로뮴: 크롬
Cobaltum 코발튬: 코발트
Germanium 저머늄: 게르마늄
Molybdenium 몰리브데늄: 몰리브덴
Niccolum 니콜럼: 니켈
Osmium 오스뮴: 오스뮴
Rubidium-mur 루비듐 뮤어: 염화루비듐
Selenium 셀레늄: 셀레늄
Stannum 스태넘: 주석
Strontium-carb 스트론튬 카브: 탄산스트론튬
Vanadium 바나듐: 바나듐

생체·환경원소 약물학
Alumina 알루미나: 산화알루미늄
Arg-met 알지메트: 은
Aurum 오럼: 금
Bromium 브로뮴: 브롬
Chlorum-aqua 클로럼 아쿠아: 염소수
Cuprum 큐프럼: 구리(동)
Fluor-ac 플루아크: 불산
Iodium 아이오덤: 요오드
Manganum 망가넘: 망간
Palladium 팔라듐: 팔라듐
Platina 플래타이나: 플래티나
Plumbum 플럼범: 납
Zincum 징컴: 아연

한국의 사례
티슈솔트가 보여 준 또 하나의 기적 / 권국주
내게 행복을 주는 생명조직염 / 김양호
증상을 바라보는 조급한 마음에 여유를 주는 레메디 / 김은하
또 다른 만남, 티슈솔트! / 남진희