[도서 목차]텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝(2판)(데이터 과학) 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것

 12장. 텐서플로와 클라우드

__클라우드에서의 딥러닝
____마이크로소프트 애저
____아마존 웹 서비스(AWS)
____구글 클라우드 플랫폼(GCP)
____IBM 클라우드
__클라우드의 가상머신
____아마존의 EC2
____GCP의 컴퓨트 인스턴스
____마이크로소프트 애저의 가상머신
__클라우드의 주피터 노트북
____SageMaker
____구글 Colaboratory
____마이크로소프트 애저 노트북
__생산을 위한 텐서플로 익스텐디드
____TFX 파이프라인
____TFX 파이프라인 구성 요소
____TFX 라이브러리
__텐서플로 엔터프라이즈
__요약
__참고 자료

13장. 모바일, IoT, 텐서플로.js용 텐서플로
__텐서플로 모바일
__텐서플로 라이트
____양자화
____플랫버퍼`
____모바일 변환기
____모바일 최적화 인터프리터
____지원 플랫폼
____아키텍처
____텐서플로 라이트 사용
____일반적 응용 사례
____GPU와 가속기 사용
____응용 예제
__텐서플로 라이트에서 사전 훈련된 모델
____이미지 분류
____객체 탐지
____자세 추정
____스마트 회신
____세그먼테이션
____스타일 전이
____텍스트 분류
____질문과 답변
____모바일 GPU 사용의 참고 사항
__에지에서의 연합학습 개요
____텐서플로 FL API
__텐서플로.js
____바닐라 텐서플로.js
____모델 변환
____사전 훈련된 모델
____Node.js
__요약
__참고 자료

14장. AutoML 소개
__AutoML이란?
__AutoML 성취
__자동 데이터 준비
__자동 특징 엔지니어링
__자동 모델 생성
__AutoKeras
__구글 클라우드 AutoML
____클라우드 AutoML 사용: 테이블 솔루션
____클라우드 AutoML 사용: 비전 솔루션
____클라우드 AutoML 사용: 텍스트 분류 솔루션
____클라우드 AutoML 사용: 번역 솔루션
____클라우드 AutoML 사용: 비디오 인텔리전스 분류 솔루션
____비용
__구글 AutoML을 캐글로 가져가기
__요약
__참고 자료