신경망 첫걸음(첫걸음 시리즈)

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헬로코딩, 첫걸음 시리즈 출간기념 행사도서 구매시 스티커세트 증..

2017.04.27 ~ 2017.05.27
행사도서 구매시 노트북 스티커 증정

2016.10.20 ~ 2017.06.30

상품상세정보
ISBN	9788968483509(8968483507)
쪽수	296쪽
크기	154 * 224 * 15 mm /428g 판형알림
이 책의 원서	Make Your Own Neural Network/Tariq Rashid

책소개

이 책이 속한 분야

인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다.

이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다.

상세이미지

저자소개

저자 : 타리크 라시드

저자 타리크 라시드는 20년 경력의 베테랑 개발자. 물리학 학사와 머신러닝 및 데이터 마이닝 석사 학위가 있으며, 런던 파이썬 미트업 그룹을 이끌고 있다. 천체물리학, 공공 에너지, 보안 기기, 성능 튜닝, 금융 분야 수치 컴퓨팅, 웹 감정 분석, 통신 네트워크 등 다양한 분야에서 오픈소스와 함께 즐겁게 일했다. 영국 정부의 IT 혁신 사업을 이끌어 오픈소스 도입에 앞장서기도 했다. 기술과 수학을 많은 사람에게 전파하고 싶은 마음에 일반인 대상으로 파이썬과 신경망을 가르치고 있고, 집필과 강연 활동을 펼치고 있다.

역자 : 송교석

역자 송교석은 고려대학교 졸업 후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다. 안랩에서 10년간 근무했으며 분사한 노리타운스튜디오의 대표이사를 역임했다. 현재는 인공지능 스타트업 창업을 준비 중이다. 딥러닝 커뮤니티인 딥사이트의 대표를 맡고 있으며, 2017년 초 서울아산병원과 한국마이크로소프트가 주최한 빅데이터 공모전에서 폐암의 분류 및 세그먼테이션 과제를 수행하여 입상한 바 있다.

프롤로그

PART 1 인공 신경망의 동작 원리
1장 인간에게는 쉽고 기계에게는 어려운
2장 간단한 예측자
3장 분류는 예측과 그다지 다르지 않습니다
4장 분류자 학습시키기
5장 분류자 1개로는 충분치 않을 수 있습니다
6장 대자연의 컴퓨터, 뉴런
7장 신경망 내의 신호 따라가기
8장 솔직히 행렬곱은 유용합니다
9장 3계층 신경망에 행렬곱 적용하기
10장 여러 노드에서 가중치 학습하기
11장 여러 노드에서의 오차의 역전파
12장 다중 계층에서의 오차의 역전파
13장 행렬곱을 이용한 오차의 역전파
14장 가중치의 진짜 업데이트
15장 가중치 업데이트 예제
16장 데이터 준비하기

PART 2 파이썬으로 인공 신경망 직접 만들기
17장 파이썬
18장 인터랙티브 파이썬 = IPython
19장 파이썬 시작하기
20장 파이썬으로 인공 신경망 만들기
21장 MNIST 손글씨 데이터 인식하기

PART 3 더 재미있는 것들
22장 나만의 손글씨 데이터
23장 신경망의 마음속 들여다보기
24장 회전을 통해 새로운 학습 데이터 만들기

에필로그

부록 A 기초 미분
부록 B 라즈베리 파이에서의 신경망 구현

출판사 서평

수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초
전 세계 독자가 주목한 정말 쉬운 머신러닝 입문서
머신러닝과 딥러닝의 기초는 바로 신경망입니다. 신경망을 이해하지 못하면 계층, 활성화 함수, 역전파 등 머신러닝의 주요 개념을 익히는 데에도 한계가 있습니다. 수학을 공부한 사람은 물론 많은 개발자도 이 신경망이라는 장벽에 부딪혀 딥러닝에 입문하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

신경망은 실제로는 그렇게 어렵지 않습니다. 알기 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐입니다. 이 책은 나이나 전공을 불문하고 사칙연산만 할 수 있다... 더보기

수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초
전 세계 독자가 주목한 정말 쉬운 머신러닝 입문서
머신러닝과 딥러닝의 기초는 바로 신경망입니다. 신경망을 이해하지 못하면 계층, 활성화 함수, 역전파 등 머신러닝의 주요 개념을 익히는 데에도 한계가 있습니다. 수학을 공부한 사람은 물론 많은 개발자도 이 신경망이라는 장벽에 부딪혀 딥러닝에 입문하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

신경망은 실제로는 그렇게 어렵지 않습니다. 알기 쉽게 가르쳐주는 사람이 없었던 것뿐입니다. 이 책은 나이나 전공을 불문하고 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해할 수 있고, 나아가 파이썬만으로 구현할 수 있다는 것을 보여줍니다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명하는 데 초점을 뒀습니다. 전 세계 5개국에서 번역 출판되었고, 저자는 해외에서 이 책을 토대로 발표 및 교육 활동을 펼쳐 좋은 반응을 얻은 바 있습니다. 수포자라고 해서 딥러닝까지 포기할 필요는 없습니다. 이 책과 함께 다시 도전해보세요!

[추천사]

이 책을 읽으며 아이작 아시모프가 떠올랐다. 아시모프는 대단히 기술적인 주제를 흥미로운 이야기로 풀어내는 능력이 탁월했고, 덕분에 누구든 그의 책을 읽고 즐기고 나아가 기술 과학의 근본을 이해할 수 있었다. 신경망을 설명하는 많은 글을 봤지만, 이 책만큼 내 머리에 의미 있게 다가온 책은 없었다.
_데이비드 L. 파넬 (아마존 독자)

신경망은 실제보다 어렵게 가르쳐지고 있다. 이 책은 아주 단순한 어휘로 신경망을 잘 설명하는 입문서다. 나는 이 책을 친구와 가족에게 추천하고 있다. 수학을 잘 모르더라도 부록에서 미분과 연쇄 법칙을 설명하므로 따라 하기 쉽다. 이론을 넘어서 단계별 파이썬 구현(손글씨 인식)과 신경망의 정확도를 올릴 방법까지 다루는 흔치 않은 책이다.
_네이선 (아마존 독자) 닫기

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정말 쉬운 AI 입문서, 신경망 첫걸음 es**irgod | 2017-05-22 | 추천: 0 |

키워드: 신경망, AI, Artificial Intelligence, 인공지능, 첫걸음, 한빛미디어, 파이썬 1. 책의 주제 이 책은 <신경망 첫걸음>이라는 제목에 걸맞게 현재 세상에서 활약하고 있는 모든 인공지능 시스템(예: 아마존 Alexa, 애플 Siri 등)의 기본이 되는 신경망(Neural Network)의 원리를 소개한다. 책의 부제가 수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초라고 되어있다. 지금까지 봤던 어떤 인공지능 책보다 쉽고 명확하게 개념을 설명했다는 점에서 설득력... 더보기

키워드: 신경망, AI, Artificial Intelligence, 인공지능, 첫걸음, 한빛미디어, 파이썬

1. 책의 주제

이 책은 <신경망 첫걸음>이라는 제목에 걸맞게 현재 세상에서 활약하고 있는 모든 인공지능 시스템(예: 아마존 Alexa, 애플 Siri 등)의 기본이 되는 신경망(Neural Network)의 원리를 소개한다.
책의 부제가 수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초라고 되어있다. 지금까지 봤던 어떤 인공지능 책보다 쉽고 명확하게 개념을 설명했다는 점에서 설득력 있는 부제라고 생각한다.

2. 책의 구성

이 책은 총 두 개의 장과 부록으로 이루어져있다. 첫 번째 장은 이론(Theory)에 대한 내용이고 두 번째 장은 Python을 통한 인공 신경망 학습실습을 다루고 있다. 세 번째 장은 지금까지 배웠던 내용보다 약간 더 깊이있는 내용을 가볍게 소개한다. 끝으로 부록에서는 수포자를 위한 미분(calculus)을 설명한다.

인공 신경망의 동작 원리
파이썬으로 인공 신경망 직접 만들기
더 재미있는 것들
부록

3. 신경망이란 무엇인가?

신경망(Neural Network)은 인간 뇌의 기본단위인 뉴런(Neuron)을 컴퓨터로 모델링한 것으로 현재 세상에서 활약하는 인공지능 기술의 근간이 되는 이론이다. 위키피디아는 아래와 같이 설명한다.
인공신경망(人工神經網, 영어: artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. - 출처: 인공신경망(위키피디아)

4. 이 책을 추천하는 이유

필자가 AI를 배워야겠다고 생각한 게 이미 5년이 지났다. 그 동안 여러 가지 핑계로 학습하지 못하다가 이번 리뷰를 진행하면서 "이제는 더 이상 미룰 수 없다"라는 생각을 했다. 다행히도 이러한 결심을 하고 난 뒤 처음 만난 책이 한빛미디어에서 출간한 <신경망 첫걸음>이었다. 책 제목 그대로 정말 쉽다. 아마도 그 이유는 저자가 욕심을 부리지 않았기 때문인 것 같다. 가장 기본이 되는 내용을 수학 미분부터 파이썬 그리고 이론까지 AI 입문자를 대상으로 설명을 해서 큰 도움이 되었다.
만약 수학 때문에 AI를 배우고 싶지만 못 배운다고 생각하거나 어떤 책을 활용해야 할지 고민하는 분이 계시다면 이 책으로 시작하면 좋을 것 같다.

5. 아쉬운 점

전반적인 번역 품질이 좋고 다정다감하게 글이 작성되어있고 오타도 거의 없어서 쉽게 읽혔다. 다만, 간혹 번역투의 한글 표현이 보여서 아쉬웠다.
참고로 이 책은 온라인에서 무료로 볼 수 있다. 다만 영어라는 벽을 넘어서야 한다.

6. 총평

컴퓨터공학을 나오면 당연히 C언어와 JAVA를 기본으로 알 것이라고 사람들이 기대하는 것처럼 인공지능(AI) 또한 앞으로 기본지식이 될 것임에 틀림없다. 한 마디로 싫든 좋든 인공지능(AI)에 대한 기본 지식이 없으면 IT를 하는 사람의 앞 날은 그리 밝지 않을 것이다. 꼭 AI와 관련된 업무를 하지 않더라도 AI를 이해해야 하는 시대를 우리는 살게 될 것이다.
그렇다면 어떻게 해야할까? <신경망 첫걸음>을 읽으라. 저렴한 가격에 AI를 이해하는 여정을 시작할 수 있을 것이다.
P.S. 이 책에 대한 리뷰는 한빛미디어의 후원으로 작성되었음을 말씀드립니다. 닫기
우주에서 제일 쉬운 딥러닝 기초 입문서 sa**ol82 | 2017-05-21 | 추천: 0 |

[개요] 이 책의 부제는 '수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초'이다. 이 책의 뒷면에는 '인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다'라고 적혀 있다. 두 문구 다 사실이다. [소개] 한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 작고 귀여운 크기에 부드러운 배색을 적용하여 출간된다. 이 도서도 받아보면 2만 5천원이라는 가격에 비해서 '에게~' 소리가 나올 정도로 작다. 그런데 정작 공부하다 보면 내용은 알차다. 두께가 얇아 보이지만 실제 페이지 수는 300쪽에 달한다. 필요한 내용은 다 들어가 있다. 편집도 수학 공식을 최소... 더보기

[개요]
이 책의 부제는 '수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초'이다. 이 책의 뒷면에는 '인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다'라고 적혀 있다. 두 문구 다 사실이다.

[소개]
한빛미디어의 첫걸음 시리즈는 작고 귀여운 크기에 부드러운 배색을 적용하여 출간된다. 이 도서도 받아보면 2만 5천원이라는 가격에 비해서 '에게~' 소리가 나올 정도로 작다. 그런데 정작 공부하다 보면 내용은 알차다. 두께가 얇아 보이지만 실제 페이지 수는 300쪽에 달한다. 필요한 내용은 다 들어가 있다. 편집도 수학 공식을 최소화하고 그림을 많이 넣어서 언제 어디서 보더라도 부담이 없다.

[내용]
딥러닝의 핵심은 신경망이다. 그리고 신경망은 행렬을 통해 가중치를 곱해서 계산된다. 이 책은 신경망에 대한 기초 이해와 행렬 계산, 그리고 이를 통한 간단한 딥러닝 구현에 초점을 맞춘다. 저자가 동작 원리를 이해하면 구현은 오히려 쉽다고 생각하는 것인지, 책의 절반에 달하는 140페이지까지 실제 파이썬 구현 코드는 한 줄도 나오지 않는다. 1부 전체가 신경망이란 무엇이고 어떤 원리로 계산되는지에 대한 설명이다. 그런데도 전혀 지루하지가 않다. 초등학생도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 알려주기 때문이다.

[장점]
이 책은 첫걸음 중의 첫걸음이다. 나같이 학창시절에 수학을 포기한 사람들을 위한 책이다. "텐서플로 첫걸음"과 "딥러닝 첫걸음"과 같은 다른 첫걸음 시리즈 도서를 보기 전에 보면 좋은 책이다. 사실 시중에는 이미 많은 딥러닝/머신러닝 도서가 있고, 각각은 나름의 장단점들이 있다. 몇 권을 집어 들고 공부해보아도 내 머리의 한계인 것인지 어느 정도 진행되다가 다 막히는 부분이 있었다. 그런데 이 책은 그렇지 않았다. 전혀 어렵지 않게 끝까지 다 볼 수 있었다. 그동안 본 책 중에서 이 정도로 친절하게 신경망 동작 원리를 풀어준 책은 단 한 권도 없었다.

[단점]
한 가지는 아쉬웠다. 이 책은 파이썬의 아나콘다 패키지 설치하고 Jupyter Notebook과 numpy, matplotlib 등의 추가 패키지를 사용해서 간단한 딥러닝 모델을 직접 만들어보는데, 아나콘다 패키지 자체에 대한 설치와 환경설정 과정이 상세히 나와 있지는 않다. 설치는 다 되어있다고 가정하고 바로 Jupyter Notebook 입문부터 들어간다. 내 경우에는 한글 윈도우 10 64비트에 아나콘다 최신 버전을 설치해서인지, 진도를 나가던 중 Matplotlib 라이브러리가 알 수 없는 에러를 뱉어내서 꽤 고생했다. (알고 보니 간단한 문제였는데, 다른 분들께 도움이 되기를 바라며 출판사 홈페이지의 오/탈자 부분에 해결책을 달아두었다.)

[번역]
사실 이 리뷰를 쓰기 직전까지도 이 책이 일서 번역본인 줄 알았다. 보통 [일본어 -> 한국어] 번역이 [영어 -> 한국어] 번역보다 훨씬 자연스럽게 나오기 때문이다. 그런데 이 신경망 첫걸음은 Make Your Own Neutral Network라는 영문 도서의 번역이었다. 그런데도 한글 문장 하나하나가 대단히 자연스러웠다. 어색한 영문 번역 투는 찾아보기가 힘들 정도다. 독자를 배려한 완성도 높은 번역을 진행해주신 번역자의 노고에 별 다섯 개를 드리고 싶다.

[결론]
IT 업계에 종사하는 사람들은 평소에도 높은 압박감에 시달린다. 유행하는 기술은 자고 일어나면 바뀌고, 내가 쓰는 기술과 미래를 위해서 알아야 하는 기술들은 그 간극이 하루하루 커간다. 주변이나 SNS의 유명인들은 머신러닝이네~ 딥러닝이네~ 이야기를 하지만, 정작 내가 그런 공부를 하려면 수학/통계에 대한 이론적 이해가 필요하다. 혹자는 수학의 정석부터 다시 펴본다지만, 안 그래도 밀린 공부가 한가득한 대부분의 개발자는 딥러닝 같은 분야에는 쉽게 손을 대지 못한다. 이 책은 딥러닝 공부를 준비하는 사람들을 위해 수학(행렬과 미분)의 기초와 신경망 기초를 아주 쉬우면서도 든든하게 잡아준다. 이 분야의 어려운 용어들도 하나하나 최대한 풀어서 설명하고 있어서, 정말 딥러닝을 위한 첫걸음을 디디는 데 많은 도움이 되는 책이다.
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딥러닝/신경망 입문을 위한 가장 빠르고 쉬운 길. <신경망 첫걸음> cd**eaf | 2017-05-10 | 추천: 0 |

딥러닝/신경망 입문을 위한 가장 빠르고 쉬운 길. <신경망 첫걸음> 우선, 이 책은 신경망의 기초를 다루는 입문용 책이다. 딥러닝과 신경망의 입문수준을 넘어선 사람에게는 이 책을 추천하지 않는다. 입문자가 아닌 분들에게는 더 수준 높은 책을 찾아보길 권한다. ------------------------------------------------------------------------ 이 책을 보기 전 까지 딥러닝 특히 신경망에 대한 이해가 전무한 상태에서 신경망에 대한 약간의 두려움(?)이... 더보기

딥러닝/신경망 입문을 위한 가장 빠르고 쉬운 길. <신경망 첫걸음>

우선, 이 책은 신경망의 기초를 다루는 입문용 책이다.
딥러닝과 신경망의 입문수준을 넘어선 사람에게는 이 책을 추천하지 않는다.
입문자가 아닌 분들에게는 더 수준 높은 책을 찾아보길 권한다.
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이 책을 보기 전 까지 딥러닝 특히 신경망에 대한 이해가 전무한 상태에서
신경망에 대한 약간의 두려움(?)이 있었다.

과연 이렇게 얇은 책으로 어느 정도나 이해 할 수 있을까.

그러나 책의 Part1 부분을 읽고나서 이런 우려를 상당부분 덜어낼 수 있었다.

인공 신경망의 동작원리를 다룬 Part1 은 책 전체 분량의 절반에 달한다.
상당부분의 지면을 동작원리 설명에 투자한 격이다.

내용을 보면 정말 천천히 쉽게 쉽게 설명을 해 나간다.

물론 책 전면에서 말하는 '수포자'도 이해하기 위해서는 두번의 고비가 있다.

첫번째는 행렬곱의 이해
수학에 대한 기억이 있는 사람이라면 어렵지 않겠지만, 보통 수포자들은 수학에 대한 거부감이 있기 때문에
행렬곱이 쉽지는 않을 수 있다. 다만, 책에서 정말 천천히 나아가기 때문에 따라가기만 한다면 충분히 넘어설 수 있다.

두번째는 14장 가중치 업데이트
이 부분은 저자도 책에서 좀 까다로운 부분이라 인정한다.
미분을 알아야 하고, 수식이 꽤 복잡하게 나오기 시작한다.
아마도 이 부분이 가장큰 고비라 볼 수 있다.

저자는 친절하게도 미분에 대해 책의 맨 뒤쪽의 부록을 통해서 상세한 설명을 추가해 놓았다.
굳이 안좋은 추억일 수 있는 고교수학책을 펼치지 않아도 이 책에서 요구하는 미분에 대한 이해가 필요한 수준까지만
적절한 분량과 쉬운 설명으로 설명한다.

이렇게 책 전체 분량중 절반을 읽고 나면 직접 신경망을 만들어 볼 수 있는 Part2가 시작된다.
파이썬을 사용해서 만들어보게 되는데, 여기에서도 저자는 친절하게 파이썬의 기초 부터 설명한다.
물론, 파이썬 전체를 설명하지는 않고 신경망을 만들어 볼 때 필요한 수준까지만 설명한다.

프로그래밍 언어를 다뤄본 사람이라면 상당히 빠르게 진행이 가능하고, 경험이 없더라도 천천히 따라하면서
직접 코딩을 해보면 충분히 필요한 수준에 도달 할 수 있다.

이렇게 파이썬을 통해 직접 만들어 봄으로써, 실제 신경망의 학습과 결과에 대한 이해가 깊어진다.

책의 전반적인 구성은 이렇게 초보자 눈높이에 맞춰있다.
개념에 대해서는 매우 쉽게 쓰려고 노력했고 (물론 깊이는 부족하나, 이 책은 입문용 책이다.)
실제 실습 부분은 매우 단순하게 구성되어 있다.

딥러닝이나 신경망이 어렵게 느껴지고 부담스러운 사람에게 이처럼 쉬운 책은 더 이상 없다고 생각한다.
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오랜만에 정말 좋은 책입니다. rl**a0305 | 2017-05-08 | 추천: 0 |

표지에 당당하게 적힌 그대로 수포자도 이해할 수 있습니다. 물론 행렬에 미분의 개념도 나오긴 하지만 그 조차도 기초 개념을 다뤄주기 때문에 문제 없습니다. 책 구성도 지루하지 않도록 그림과 수식을 넣고 디테일하게 설명한 것도 놀라웠습니다. 이론 뿐 아니라 실제로 파이썬으로 구현해 볼 수 있는 것 역시 좋았습니다. 이 분야에 관심있는 누구에게나 추천할만한 책입니다. 자세한 리뷰는 개인 블로그에 적어놓았습니다. https://mechanickim.github.io/book/2017/05/06/book-13-revi... 더보기

표지에 당당하게 적힌 그대로 수포자도 이해할 수 있습니다.
물론 행렬에 미분의 개념도 나오긴 하지만 그 조차도 기초 개념을 다뤄주기 때문에 문제 없습니다.

책 구성도 지루하지 않도록 그림과 수식을 넣고 디테일하게 설명한 것도 놀라웠습니다.
이론 뿐 아니라 실제로 파이썬으로 구현해 볼 수 있는 것 역시 좋았습니다.

이 분야에 관심있는 누구에게나 추천할만한 책입니다.

자세한 리뷰는 개인 블로그에 적어놓았습니다.
https://mechanickim.github.io/book/2017/05/06/book-13-review.html
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[북뉴스]

'이거레알' '수능망했다'를 알아듣는 인공지능의 시대

2017-03-31 | 조회: 192

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