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Brain Team – Google Research
Google Brain started in 2011 at X as an exploratory lab and was founded by Jeff Dean, Greg Corrado and Andrew Ng, along with other engineers and is now part …
Source: research.google
Date Published: 12/13/2022
View: 4351
구글 브레인 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
구글 브레인(Google Brain)은 구글의 딥 러닝 인공지능 연구팀이다. 2010년대 초에 설립된 구글 브레인은 오픈 엔드 방식의(제약을 두지 않은) 기계 학습 연구를 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 2/29/2022
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Google Brain – Wikipedia
Google Brain is a deep learning artificial intelligence research team under the umbrella of Google AI, a research division at Google dedicated to artificial …
Source: en.wikipedia.org
Date Published: 4/14/2022
View: 8789
Google AI
At Google, we think that AI can meaningfully improve people’s lives and that the biggest impact will come when everyone can access it. Learn more about our …
Source: ai.google
Date Published: 11/20/2022
View: 6033
구글 브레인팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js – YES24
브라우저에서 딥러닝 모델을 빌드하고 실행하는 TensorFlow.js딥러닝 기초부터 구글 브레인 팀의 노하우까지!딥러닝은 컴퓨터 비전, 이미지 처리, …
Source: www.yes24.com
Date Published: 10/22/2022
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구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js
구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js>는 프랑소와 숄레, 에릭 닐슨, 스탠 바일시, 샨칭 차이가 쓴 의 번역서입니다. 자바스크립트를 사용하여 딥러닝 …
Source: tensorflow.blog
Date Published: 2/26/2022
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Browsing the “구글 브레인” Tag – 최윤섭의 헬스케어 이노베이션
구글은 전자의무기록에 저장된 환자의 진료 기록을 딥러닝으로 분석하여 입원한 환자의 치료 결과를 정확히 예측하는 인공지능을 2018년 1월 발표했다.
Source: www.yoonsupchoi.com
Date Published: 7/23/2022
View: 9893
구글 브레인
구글 브레인에서 수행한 연구 결과물 중 현재 상용화된 제품과 서비스를 살펴본다. 1. 구글 번역 2016년 구글 브레인은 구글 번역을 구글 신경망 머신러닝 번역(Google …
Source: www.ciokorea.com
Date Published: 10/2/2022
View: 4544
‘번역기부터 텐서플로까지’ 구글 브레인이 내놓은 최고는?
구글의 딥러닝 연구팀인 구글 브레인은 ‘기계를 지능적으로 만들어 인간의 삶을 개선’하는 사명을 실천하고자 한다.이 부서는 2011년 파트 타임 연구 …
Source: www.ciokorea.com
Date Published: 10/28/2021
View: 2922
하버드·MIT·구글 브레인 총출동…’삼성 AI 포럼 2021′ 내달 개최
하버드대 석학과 페이스북, 구글 소속 개발자들이 삼성전자가 11월 1일부터 2일 … 김빈(Been Kim) 구글 브레인(Google Brain) 리서치 사이언티스트, …
Source: www.ajunews.com
Date Published: 6/27/2021
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주제에 대한 기사 평가 구글 브레인
- Author: 이덕연
- Views: 조회수 2,262회
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- Date Published: 2011. 8. 25.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=7HPYOOiA_68
Brain Team – Google Research
About the team
History of Research Breakthroughs
Google Brain started in 2011 at X as an exploratory lab and was founded by Jeff Dean, Greg Corrado and Andrew Ng, along with other engineers and is now part of Google Research. Since then, we continually rethink our approach to machine learning and are proud of our breakthroughs, which include:
AI infrastructure (developing TensorFlow)
Sequence-to-sequence learning, leading to Transformers and BERT
AutoML, pioneering automated machine learning for production use
Our research breakthroughs enable Google’s mission to organize the world’s information and make it universally accessible and useful.
Google Impact
As part of Google and Alphabet, the Brain team has access to resources and unparalleled collaboration opportunities that have a positive impact on products and society. Our broad and fundamental research goals allow us to collaborate with and contribute to many teams across Alphabet, which deploy our cutting-edge technology into products used by billions of users, positively impacting society and the research community.
Open and Bottom-Up Culture
We believe that openly disseminating research is critical to a healthy exchange of ideas, leading to rapid progress in the field.
As such, we regularly publish our research at top academic conferences and journals, and release our tools, such as TensorFlow and Jax, as open-source projects.
Team members are encouraged to set their own research goals, allowing the Brain team to maintain a portfolio of projects across varied time horizons, research areas and levels of risk.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
구글 브레인(Google Brain)은 구글의 딥 러닝 인공지능 연구팀이다. 2010년대 초에 설립된 구글 브레인은 오픈 엔드 방식의(제약을 두지 않은) 기계 학습 연구를 시스템 공학 및 구글 스케일 컴퓨팅 리소스와 결합한다.[1][2][3]
역사 [ 편집 ]
이른바 “구글 브레인” 프로젝트는 2011년 구글의 펠로 제프 딘, 구글의 연구원 그레드 코라도, 스탠퍼드 대학교의 교수 앤드류 응(Andrew Ng) 간의 파트타임 연구 협업을 통해 시작되었다.[4][5][6] 응 교수는 2006년 이후로 인공지능 문제를 크래킹하기 위한 딥 러닝 기법을 사용하는 일에 관심을 보여왔으며 2011년에 대형 딥 러닝 소프트웨어 시스템인 텐서플로를 구글의 클라우드 컴퓨팅 인프라스트럭처 위에 빌드하기 위해 딘과 코라도와 함께 협업하기 시작했다.[7] 구글 브레인은 구글 X 프로젝트로 시작되었으며 구글 브레인은 구글 X의 비용 전반을 지불하였다.[8]
같이 보기 [ 편집 ]
Google Brain
Deep learning artificial intelligence research team at Google
Google Brain is a deep learning artificial intelligence research team under the umbrella of Google AI, a research division at Google dedicated to artificial intelligence. Formed in 2011, Google Brain combines open-ended machine learning research with information systems and large-scale computing resources.[1] The team has created tools such as TensorFlow, which allow for neural networks to be used by the public, with multiple internal AI research projects.[2] The team aims to create research opportunities in machine learning and natural language processing.[2]
History [ edit ]
The Google Brain project began in 2011 as a part-time research collaboration between Google fellow Jeff Dean, Google Researcher Greg Corrado, and Stanford University professor Andrew Ng.[3] Ng had been interested in using deep learning techniques to crack the problem of artificial intelligence since 2006, and in 2011 began collaborating with Dean and Corrado to build a large-scale deep learning software system, DistBelief,[4] on top of Google’s cloud computing infrastructure. Google Brain started as a Google X project and became so successful that it was graduated back to Google: Astro Teller has said that Google Brain paid for the entire cost of Google X.[5]
In June 2012, the New York Times reported that a cluster of 16,000 processors in 1,000 computers dedicated to mimicking some aspects of human brain activity had successfully trained itself to recognize a cat based on 10 million digital images taken from YouTube videos.[3] The story was also covered by National Public Radio.[6]
In March 2013, Google hired Geoffrey Hinton, a leading researcher in the deep learning field, and acquired the company DNNResearch Inc. headed by Hinton. Hinton said that he would be dividing his future time between his university research and his work at Google.[7]
Team and location [ edit ]
Google Brain was initially established by Google Fellow Jeff Dean and visiting Stanford professor Andrew Ng. In 2014, the team included Jeff Dean, Quoc Le, Ilya Sutskever, Alex Krizhevsky, Samy Bengio and Vincent Vanhoucke. In 2017, team members include Anelia Angelova, Samy Bengio, Greg Corrado, George Dahl, Michael Isard, Anjuli Kannan, Hugo Larochelle, Chris Olah, Salih Edneer, Benoit Steiner, Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan and Fernanda Viegas.[8] Chris Lattner, who created Apple’s programming language Swift and then ran Tesla’s autonomy team for six months joined Google Brain’s team in August 2017.[9] Lattner left the team in January 2020 and joined SiFive.[10]
In 2021, Google Brain is led by Jeff Dean, Geoffrey Hinton and Zoubin Ghahramani. Other members include Katherine Heller, Pi-Chuan Chang, Ian Simon, Jean-Philippe Vert, Nevena Lazic, Anelia Angelova, Lukasz Kaiser, Carrie Jun Cai, Eric Breck, Ruoming Pang, Carlos Riquelme, Hugo Larochelle, David Ha.[8] Samy Bengio left the team in April 2021[11] with Zoubin Ghahramani taking on his responsibilities.
Google Research includes Google Brain and is based in Mountain View, California. It also has satellite groups in Accra, Amsterdam, Atlanta, Beijing, Berlin, Cambridge (Massachusetts), Israel, Los Angeles, London, Montreal, Munich, New York City, Paris, Pittsburgh, Princeton, San Francisco, Seattle, Tokyo, Toronto, and Zurich.[12]
Projects [ edit ]
Artificial-intelligence-devised encryption system [ edit ]
In October 2016, Google Brain designed an experiment to determine that neural networks are capable of learning secure symmetric encryption.[13] In this experiment, three neural networks were created: Alice, Bob and Eve.[14] Adhering to the idea of a generative adversarial network (GAN), the goal of the experiment was for Alice to send an encrypted message to Bob that Bob could decrypt, but the adversary, Eve, could not.[14] Alice and Bob maintained an advantage over Eve, in that they shared a key used for encryption and decryption.[13] In doing so, Google Brain demonstrated the capability of neural networks to learn secure encryption.[13]
Image enhancement [ edit ]
In February 2017, Google Brain determined a probabilistic method for converting pictures with 8×8 resolution to a resolution of 32×32.[15][16] The method built upon an already existing probabilistic model called pixelCNN to generate pixel translations.[17][18]
The proposed software utilizes two neural networks to make approximations for the pixel makeup of translated images.[16][19] The first network, known as the “conditioning network,” downsizes high-resolution images to 8×8 and attempts to create mappings from the original 8×8 image to these higher-resolution ones.[16] The other network, known as the “prior network,” uses the mappings from the previous network to add more detail to the original image.[16] The resulting translated image is not the same image in higher resolution, but rather a 32×32 resolution estimation based on other existing high-resolution images.[16] Google Brain’s results indicate the possibility for neural networks to enhance images.[20]
Google Translate [ edit ]
The Google Brain team contributed to the Google Translate project by employing a new deep learning system that combines artificial neural networks with vast databases of multilingual texts.[21] In September 2016, Google Neural Machine Translation (GNMT) was launched, an end-to-end learning framework, able to learn from a large number of examples.[21] Previously, Google Translate’s Phrase-Based Machine Translation (PBMT) approach would statistically analyze word by word and try to match corresponding words in other languages without considering the surrounding phrases in the sentence.[22] But rather than choosing a replacement for each individual word in the desired language, GNMT evaluates word segments in the context of the rest of the sentence to choose more accurate replacements.[2] Compared to older PBMT models, the GNMT model scored a 24% improvement in similarity to human translation, with a 60% reduction in errors.[2][21] The GNMT has also shown significant improvement for notoriously difficult translations, like Chinese to English.[21]
While the introduction of the GNMT has increased the quality of Google Translate’s translations for the pilot languages, it was very difficult to create such improvements for all of its 103 languages. Addressing this problem, the Google Brain Team was able to develop a Multilingual GNMT system, which extended the previous one by enabling translations between multiple languages. Furthermore, it allows for Zero-Shot Translations, which are translations between two languages that the system has never explicitly seen before.[23] Google announced that Google Translate can now also translate without transcribing, using neural networks. This means that it is possible to translate speech in one language directly into text in another language, without first transcribing it to text. According to the Researchers at Google Brain, this intermediate step can be avoided using neural networks. In order for the system to learn this, they exposed it to many hours of Spanish audio together with the corresponding English text. The different layers of neural networks, replicating the human brain, were able to link the corresponding parts and subsequently manipulate the audio waveform until it was transformed to English text.[24] Another drawback of the GNMT model is that it causes the time of translation to increase exponentially with the number of words in the sentence.[2] This caused the Google Brain Team to add 2000 more processors to ensure the new translation process would still be fast and reliable.[22]
Robotics [ edit ]
Aiming to improve traditional robotics control algorithms where new skills of a robot need to be hand-programmed, robotics researchers at Google Brain are developing machine learning techniques to allow robots to learn new skills on their own.[25] They also attempt to develop ways for information sharing between robots so that robots can learn from each other during their learning process, also known as cloud robotics.[26] As a result, Google has launched the Google Cloud Robotics Platform for developers in 2019, an effort to combine robotics, AI, and the cloud to enable efficient robotic automation through cloud-connected collaborative robots.[26]
Robotics research at Google Brain has focused mostly on improving and applying deep learning algorithms to enable robots to complete tasks by learning from experience, simulation, human demonstrations, and/or visual representations.[27][28][29][30] For example, Google Brain researchers showed that robots can learn to pick and throw rigid objects into selected boxes by experimenting in an environment without being pre-programmed to do so.[27] In another research, researchers trained robots to learn behaviors such as pouring liquid from a cup; robots learned from videos of human demonstrations recorded from multiple viewpoints.[29]
Google Brain researchers have collaborated with other companies and academic institutions on robotics research. In 2016, the Google Brain Team collaborated with researchers at X in a research on learning hand-eye coordination for robotic grasping.[31] Their method allowed real-time robot control for grasping novel objects with self-correction.[31] In 2020, researchers from Google Brain, Intel AI Lab, and UC Berkeley created an AI model for robots to learn surgery-related tasks such as suturing from training with surgery videos.[30]
Interactive Speaker Recognition with Reinforcement Learning [ edit ]
In 2020, Google Brain Team and University of Lille presented a model for automatic speaker recognition which they called Interactive Speaker Recognition. The ISR module recognizes a speaker from a given list of speakers only by requesting a few user specific words.[32] The model can be altered to choose speech segments in the context of Text-To-Speech Training.[32] It can also prevent malicious voice generators from accessing the data.[32]
TensorFlow [ edit ]
TensorFlow is an open source software library powered by Google Brain that allows anyone to utilize machine learning by providing the tools to train one’s own neural network.[2] The tool has been used by farmers to reduce the amount of manual labor required to sort their yield, by training it with a data set of human-sorted images.[2]
Magenta [ edit ]
Magenta is a project that uses Google Brain to create new information in the form of art and music rather than classify and sort existing data.[2] TensorFlow was updated with a suite of tools for users to guide the neural network to create images and music.[2] However, the team from Valdosta State University found that the AI struggles to perfectly replicate human intention in artistry, similar to the issues faced in translation.[2]
Medical Applications [ edit ]
The image sorting capabilities of Google Brain have been used to help detect certain medical conditions by seeking out patterns that human doctors may not notice to provide an earlier diagnosis.[2] During screening for breast cancer, this method was found to have one quarter the false positive rate of human pathologists, who require more time to look over each photo and cannot spend their entire focus on this one task.[2] Due to the neural network’s very specific training for a single task, it cannot identify other afflictions present in a photo that a human could easily spot.[2]
Text-To-Image Model [ edit ]
Google Brain announced in 2022 that it created two different types of text-to-image models called Imagen and Parti that compete with OpenAI’s DALL-E.[33][34]
Other Google Products [ edit ]
The Google Brain projects’ technology is currently used in various other Google products such as the Android Operating System’s speech recognition system, photo search for Google Photos, smart reply in Gmail, and video recommendations in YouTube.[35][36][37]
Reception [ edit ]
Google Brain has received coverage in Wired Magazine,[38][39][40] National Public Radio,[6] and Big Think.[41] These articles have contained interviews with key team members Ray Kurzweil and Andrew Ng, and focus on explanations of the project’s goals and applications.[38][6][41]
Controversies [ edit ]
In December 2020, AI ethicist Timnit Gebru left Google.[42] While the exact nature of her quitting or being fired is disputed, the cause of the departure was her refusal to retract a paper entitled “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models be Too Big?”[42] This paper explored potential risks of the growth of AI such as Google Brain, including environmental impact, biases in training data, and the ability to deceive the public.[42][43] The request to retract the paper was made by Megan Kacholia, vice president of Google Brain.[44] As of April 2021, nearly 7000 current or former Google employees and industry supporters have signed an open letter accusing Google of “research censorship” and condemning Gebru’s treatment at the company.[45]
In February 2021, Google fired one of the leaders of the company’s AI ethics team, Margaret Mitchell.[44] The company’s statement alleged that Mitchell had broken company policy by using automated tools to find support for Gebru.[44] In the same month, engineers outside the ethics team began to quit, citing the “wrongful” termination of Gebru as the reason why.[46] In April 2021, Google Brain co-founder Samy Bengio announced his resignation from the company.[11] Despite being Gebru’s manager, Bengio was not notified before her termination, and he posted online in support of both her and Mitchell.[11] While Bengio’s announcement focused on personal growth as his reason for leaving, anonymous sources indicated to Reuters that the turmoil within the AI ethics team played a role in his considerations.[11]
In March 2022, Google fired AI researcher, Satrajit Chatterjee, after he questioned the findings of a paper published in Nature, by Google’s AI team members, Anna Goldie and Azalia Mirhoseini, about their findings on the ability of computers to design computer chip components.[47] [48]
See also [ edit ]
Google AI
Google.org issued an open call to organizations around the world to submit their ideas for how they could use AI to help address societal challenges. Meet the 20 organizations we selected to support.
구글 브레인팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js
출판사 리뷰
기초부터 구글 브레인 팀의 노하우까지!
브라우저에서 바로 실행하며 배우는 딥러닝!
브라우저에서 딥러닝 모델을 빌드하고 실행하는 TensorFlow.js
딥러닝은 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에 변화를 불러왔다. 이제 자바스크립트 개발자는 파이썬이나 R에 의존하지 않고 TensorFlow.js를 사용하여 딥러닝 모델을 구축하고 훈련할 수 있다. 특히 TensorFlow.js로 만든 모델은 자바스크립트가 실행되는 모든 곳에서 실행할 수 있어 이식성은 정말 최고라고 할 수 있다. 자바스크립트에 능숙한 개발자라면 TensorFlow.js로 딥러닝을 시작해보자.
딥러닝 기초부터 심층 강화 학습까지!
TensorFlow.js의 개요, 이미지와 사운드 인식, 전이 학습, 모델 시각화, 시퀀스와 텍스트를 위한 딥러닝, 생성적 딥러닝 등 딥러닝 기초부터 심층 강화 학습까지 TensorFlow.js로 딥러닝을 시작하기에 필요한 모든 것을 설명한다. 브라우저에서 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지 알면 놀랄 것이다. 이 모든 과정을 TensorFlow.js를 만든 구글 브레인 팀 개발자에게 직접 배워 보자.
실용적이고 확장 가능한 예제로 학습한다
상세한 해설, 실질적인 권장 사항, 구체적인 문제 해결을 위한 저자들의 노하우까지 포괄하는 설명이 포함된 예제로 학습한다. 이 예제들을 학습하면서 딥러닝의 개념, 적용 범위, 한계 등을 확실하게 이해할 수 있다. 이 과정으로 딥러닝으로 문제를 해결하는 과정에 익숙해질 것이며, TensorFlow.js로 전이 학습, 자연어 처리 등 실전 문제까지 해결할 수 있다. 또한, 이 예제들을 확장해 나만의 딥러닝 모델을 만들거나 적용할 수도 있다.
누구를 위한 책인가
웹 프런트엔드 개발이나 Node.js 기반 백엔드 개발 경험을 바탕으로 자바스크립트에 대한 실무 지식을 가지고 있으며 딥러닝 세계로 모험을 떠나고 싶은 프로그래머를 위해 이 책을 썼습니다. 이 책의 목표는 다음 두 그룹에 해당하는 독자들의 학습 요구를 만족시키는 것입니다.
– 머신 러닝이나 수학적 배경지식이 거의 또는 전혀 없지만 분류와 회귀 같은 일반적인 데이터 과학 문제를 해결하기 위한 딥러닝 워크플로를 이해하고 딥러닝의 작동 방식을 알고 싶은 자바스크립트 프로그래머
– 사전 훈련된 모델을 웹 앱이나 백엔드 스택에 새로운 기능으로 배포하는 작업을 담당하는 웹 또는 Node.js 개발자
첫 번째 그룹의 독자를 위해 이 책은 재미있는 자바스크립트 코드 예제를 사용해 머신 러닝과 딥러닝의 기본 개념을 기초부터 소개합니다. 수학 대신에 그림, 의사 코드, 구체적인 예제를 사용해 딥러닝 작동 방식의 기초를 직관적이지만 확고하게 이해할 수 있도록 돕습니다.
두 번째 그룹의 독자를 위해 기존 모델(예를 들면 파이썬에서 훈련된 모델)을 프런트엔드나 Node.js 스택에 배포하기 위해 웹 또는 Node.js 호환 포맷으로 변환하는 주요 단계를 다룹니다. 모델 크기와 성능 최적화 같은 실용적인 측면은 물론 서버에서 브라우저 확장 프로그램, 모바일 앱까지 다양한 배포 환경에 대한 고려 사항을 강조합니다.
이 책은 모든 독자를 위해 데이터 주입과 포매팅, 모델 구축과 로딩 그리고 추론, 평가, 훈련을 실행하기 위한 TensorFlow.js API를 깊게 다룹니다.
마지막으로, 자바스크립트나 다른 언어로 정기적인 코딩을 하지는 않지만 기술적인 마인드가 있는 사람에게도 이 책이 기초 및 고급 신경망을 위한 입문서로 유용할 것입니다.
책의 구성: 로드맵
이 책은 네 부분으로 구성되어 있습니다.
1장만 포함된 1부는 인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝에 대한 전체 그림을 제시하고 자바스크립트로 딥러닝을 하는 것이 왜 의미 있는지 소개합니다.
2부는 딥러닝에서 가장 기초적이고 자주 등장하는 개념을 소개합니다.
– 2장과 3장은 머신 러닝을 소개합니다. 2장은 직선을 훈련하여 한 숫자에서 다른 숫자를 예측하는 간단한 문제(선형 회귀)를 다루고, 이를 사용해 역전파(딥러닝의 엔진)의 작동 방식을 설명합니다. 2장을 토대로 3장은 비선형성, 다층 신경망, 분류 작업을 소개합니다. 3장에서 비선형성이 무엇인지, 왜 비선형성이 심층 신경망의 표현 능력을 높이는지 이해할 수 있습니다.
– 4장은 이미지 데이터와 이미지에 관련된 머신 러닝 문제를 해결하기 위한 신경망 구조인 합성곱 신경망을 다룹니다. 오디오 입력을 예로 들어 합성곱이 이미지 외에 다른 입력에도 사용되는 일반적인 방법인 이유를 보입니다.
– 5장은 계속해서 합성곱과 이미지 입력에 초점을 맞춥니다. 하지만 전이 학습으로 주제를 옮깁니다. 전이 학습은 처음부터 시작하지 않고 기존 모델을 기반으로 새로운 모델을 훈련하는 방법입니다.
3부는 최신 기술을 이해하고 싶은 독자를 위해 딥러닝의 고급 주제를 체계적으로 다룹니다. 이와 함께 머신 러닝 시스템의 도전적인 영역과 이를 해결하기 위한 TensorFlow.js 도구에 초점을 맞춥니다.
– 6장은 딥러닝에서 데이터를 다루는 기술을 설명합니다.
– 7장은 모든 딥러닝 워크플로에서 중요하고 필수적인 단계인 데이터 시각화와 모델 시각화에 대한 기술을 보여 줍니다.
– 8장은 딥러닝에서 중요한 주제인 과소적합과 과대적합, 그리고 이를 분석하고 완화하기 위한 기술에 초점을 맞춥니다. 이런 논의를 통해 지금까지 이 책에서 배운 것을 ‘머신 러닝의 보편적인 워크플로’라는 레시피로 압축합니다. 이 장은 9~11장에서 고급 신경망 구조와 문제를 다루기 위한 준비 작업입니다.
– 9장은 시퀀스 데이터와 텍스트 입력을 처리하는 심층 신경망에 집중합니다.
– 10장과 11장은 고급 딥러닝 영역인 (생성적 적대 신경망을 포함한) 생성 모델과 강화 학습을 각각 다룹니다.
4부에서는 훈련하거나 TensorFlow.js로 변환된 모델의 테스트, 최적화, 배포 기술을 다룹니다(12장). 그리고 가장 중요한 개념과 워크플로를 요약하는 것으로 전체 책을 마무리합니다1(3장). 각 장의 끝에서는 배운 내용을 잘 이해하는지 평가하고 실습을 통해 TensorFlow.js의 딥러닝 기술을 연마하는 데 도움이 되는 연습 문제를 제공합니다.
구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js
<구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js>는 프랑소와 숄레, 에릭 닐슨, 스탠 바일시, 샨칭 차이가 쓴
의 번역서입니다. 자바스크립트를 사용하여 딥러닝 모델을 훈련하고 실행하고 싶다면 어떤 방법이 있을까요? 바로 TensorFlow.js가 답입니다. 머신러닝과 딥러닝 분야에서 독보적인 자바스크립트 라이브러리이며 텐서플로의 파이썬 버전의 장점과 자바스크립트의 유용성을 모두 갖추고 있습니다. 구글 브레인 팀의 에릭 닐슨, 스탠 바일시, 샨칭 차이가 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 전이학습, 생성 모델, 강화 학습까지 <구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js>에서 케라스 API를 중심으로 이 모든 내용을 소개합니다! 더욱이 케라스 창시자인 프랑스와 숄레가 참여한 이 책을 지금 온라인 서점에서 만나보세요! 🙂
온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [ Yes24 ], [ 교보문고 ], [ 알라딘 ]
], [ ], [ ] 648페이지, 풀컬러: 44,000 원 –> 39,600원, 전자책 35,200원
원 –> 39,600원, 전자책 35,200원 이 책에 실린 코드는 깃허브 에 있습니다.
에 있습니다. 이 책에 실린 예제의 온라인 데모를 제공합니다.
이 페이지에서 수집된 에러타를 정리하여 제공합니다. 이 책에 대해 궁금한 점이나 오류가 있으면 이 페이지 맨 아래 ‘Your Inputs’에 자유롭게 글을 써 주세요. 또 제 이메일을 통해서 알려 주셔도 되고 구글 그룹스 머신러닝/딥러닝 도서 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다. 또 카카오톡 오픈 채팅에 오셔서 문의해 주셔도 좋습니다.
감사합니다! 😀
Outputs (aka. errata)
(p518) 주석 14번에 있는 주소를 https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/e2e/integration_tests 로 바꿉니다.
Your Inputs
하버드·MIT·구글 브레인 총출동…’삼성 AI 포럼 2021′ 내달 개최
‘삼성 AI 포럼 2021’ 2일차 포스터 [사진=삼성전자 제공]
하버드대 석학과 페이스북, 구글 소속 개발자들이 삼성전자가 11월 1일부터 2일까지 개최하는 ‘삼성 AI 포럼 2021’에 총출동한다.올해로 5회째인 ‘삼성 AI 포럼’은 세계적으로 저명한 인공지능(AI) 석학과 전문가들을 초청해 최신 AI 연구 성과를 공유하고 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장이다.올해 포럼은 작년에 이어 온라인으로 진행되며, 삼성전자 유튜브 채널을 통해 생중계된다. 삼성 AI 포럼 홈페이지에서 6일부터 행사 당일까지 참가 신청을 할 수 있으며 신청자들은 일정 안내 수신과 온라인 질문 등록이 가능하다.◆1일차 포럼, ‘내일을 위한 AI 연구’ 주제로삼성 종합기술원이 진행하는 1일차 포럼은 ‘내일을 위한 AI 연구(AI Research for Tomorrow)’를 주제로, AI 기초연구부터 신소재, 반도체 등 응용연구까지 다양한 분야의 AI 기술을 논의한다.김기남 삼성전자 대표이사 부회장의 개회사, 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수의 기조강연에 이어 △확장·지속 가능한 AI 컴퓨팅 △과학적 발견을 위한 AI △신뢰성 있는 컴퓨터 비전(Computer Vision)에 대한 기술 세션이 진행된다.기술 세션에서는 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 스탠포드대 교수, 거브랜드 시더(Gerbrand Ceder) UC버클리대 교수, 안토니오 토랄바(Antonio Torralba) MIT 교수 등글로벌 석학과 종합기술원 연구 리더들이 AI 연구 현황과 비전을 발표하고, AI 전문 스타트업들이 최신 AI 기술 동향과 실제 사업 적용 모델을 공유할 계획이다.특히 이날에는 ‘삼성 AI 연구자상(Samsung AI Researcher of the Year)’ 시상식도 열린다. 지난해 신설된 ‘삼성 AI 연구자상’은 35세 이하의 국내외 연구자 누구나 지원할 수 있으며, 삼성전자는 11월 1일 올해 수상자를 발표할 예정이다.벤지오 교수와 진교영 삼성전자 종합기술원장(사장)은 이번 포럼의 공동 의장을 맡는다. 벤지오 교수는 2018년 AI 분야의 노벨상이라 불리는 ‘튜링 어워드(Turing Award)’를 수상한 세계적 석학으로, 지난해 ‘삼성 AI 교수(Samsung AI Professor)’로 선임된 바 있다. 벤지오 교수는 “삼성 AI 포럼이 향후 AI가 우리 삶에 실질적으로 기여하는 기술이 되기 위한 방안을 논의하는 자리가 될 수 있도록 준비하겠다”라고 말했다.◆2일차 포럼, ‘인간 세계의 AI’ 주제로삼성리서치가 진행하는 2일차 포럼은 ‘인간 세계의 AI(AI in a Human World)’라는 주제로, 우리 삶에 중요한 영향을 줄 미래 AI 기술 발전 방향에 대해 공유한다.승현준 삼성리서치 연구소장(사장)이 환영사를 하고, 머신러닝의 기초가 된 PAC 러닝을 창시해 2010년 ‘튜링 어워드’를 수상한 레슬리 밸리언트(Leslie Valiant) 미국 하버드대 교수가 기조 강연을 한다. 또한 △사실적인 텔레프레즌스(Telepresence) △머신러닝 모델의 해석가능성 △딥러닝을 이용한 물질의 이해 등에 대한 기술 세션이 진행된다.2일차 연사로는 미국 레슬리 밸리언트(Leslie Valiant) 하버드대 교수, 페이스북 리얼리티 랩스(Facebook Reality Labs) 디렉터, 야서 셰이크(Yaser Sheikh) 카네기멜론대 교수, 김빈(Been Kim) 구글 브레인(Google Brain) 리서치 사이언티스트, 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research) 암스테르담 랩장 등이 나선다.다니엘 리 삼성리서치 글로벌AI센터장(부사장)은 강연자들과 함께 ‘AI 분야별 미래 전망과 고려 사항’에 대해 패널 토의를 진행하며, 삼성전자 국내외 AI연구센터가 최근 연구 현황도 발표할 예정이다.승현준 사장은 “삼성 AI 포럼이 AI 기술 발전 방향과 AI 기술 적용으로 더욱 스마트해진 제품들에 대한 이해를 돕는 자리가 되길 바란다”며 “온라인으로 진행되는 이번 포럼에 AI 분야에 관심있는 많은 분들이 참여할 수 있기를 기대한다”라고 말했다.
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