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한빛출판네트워크

딥러닝 첫걸음

머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지

한빛미디어

집필서

판매중

  • 저자 : 김성필
  • 출간 : 2016-12-30
  • 페이지 : 196 쪽
  • ISBN : 9788968487323
  • 물류코드 :2732
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이론으로 익히고 예제로 이해하는 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝
 
이 책은 총 6개의 장으로 구성되어 있지만, 크게 보면 3개의 주제로 묶을 수 있습니다.
첫 번째 주제는 ‘머신러닝’입니다. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술입니다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 합니다. 두 번째 주제는 ‘인공 신경망’입니다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계입니다. 세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’입니다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시합니다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해봅니다.
 

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저자

김성필

서울대학교 항공우주공학과를 졸업하고 동 대학원에서 박사 학위를 받았다. 한국항공우주연구원에서 선임 연구원으로 일하며 무인 비행선, 무인 헬기, 스마트 무인기 등 주로 무인기의 제어 및 탑재 소프트웨어를 개발했다. 이후 국립재활원 재활연구소로 옮겨 연구관으로 근무하며 보조기기 관련 연구개발 및 서비스, 품질 관리 등의 업무를 수행했다. 인공지능 기술을 접목한 서비스와 기기로 노인·장애인의 삶에 도움이 되겠다는 포부로 ㈜제이마플을 창립하고, 현재는 대표를 맡고 있다. 저서로는 『칼만필터의 이해』(아진, 2010), 『Kalman Filters for Beginners』(CreateSpace, 2011), 『Rigid Body for Beginners』(CreateSpace, 2013) 등이 있다.

CHAPTER 1 머신러닝

1.1  머신러닝과 딥러닝

1.2  머신러닝이란

1.3  머신러닝의 난제

1.4  과적합

1.5  과적합과 싸우기

1.6  머신러닝의 종류

1.7  분류와 회귀

1.7  요약

 

CHAPTER 2 신경망

2.1  서론

2.2  신경망의 노드 

2.3  신경망의 계층 구조 

2.4  신경망의 지도학습 

2.5  단층 신경망의 학습: 델타 규칙 

2.6  델타 규칙의 일반 형태

2.7  SGD, 배치, 미니 배치

2.8  예제: 델타 규칙

2.9  단층 신경망의 한계

2.10 요약

 

CHAPTER 3 다층 신경망의 학습

3.1  서론

3.2  역전파 알고리즘

3.3  예제

3.4  비용함수와 학습 규칙

3.5  예제

3.6  요약 

 

CHAPTER 4 신경망과 분류

4.1  서론

4.2  이진 분류 

4.3  다범주 분류

4.4  예제: 다범주 분류 

4.5  요약

 

CHAPTER 5 딥러닝

5.1  서론

5.2  심층 신경망의 성능 개선

5.3  예제

5.4  요약

 

CHAPTER 6 컨벌루션 신경망

6.1  서론

6.2  컨브넷의 구조

6.3  컨벌루션 계층

6.4  풀링 계층

6.5  예제: MNIST

6.6  요약

[추천사]

“딥러닝은 우리 연구소 스터디 중 가장 인기 있는 주제입니다. 하지만 초보자와 전문가 사이에는 여전히 상당한 격차가 존재하는 것도 사실입니다. 이 책은 딥러닝을 대략적으로 이해한 초보자들이 더 깊게, 하지만 너무 힘들지 않게 한 단계 올라서는 데 좋은 길잡이가 되어줄 것입니다. 특히 컨벌루션 신경망의 설명은 압권입니다.” - 김승일 모두의 연구소 소장

 

“현업에서 딥러닝 기술을 적용한 기기를 개발하다 보면, 딥러닝 라이브러리를 수정하거나 최적화해야 하는 경우가 많습니다. 이런 작업을 위해서는 딥러닝의 구현을 어느 정도는 이해하고 있어야 합니다. 이 책은 딥러닝의 개념부터 구현까지 간결하게 설명하고 있어, 딥러닝을 처음 접하는 개발자들에게 큰 도움이 될 것입니다.  - 전정희 (주)보고넷 대표

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