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딥러닝 첫걸음 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지

김성필 지음 | 한빛미디어 | 2016년 12월 30일 출간
| 5점 만점에 4점 리뷰 8개 리뷰쓰기

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상품상세정보
ISBN 9788968487323(8968487324)
쪽수 196쪽
크기 154 * 223 * 15 mm /621g 판형알림

책소개

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머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 다루고 있는『딥러닝 첫걸음』. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술이다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 한다. 따라서 책의 첫 번째 주제는 ‘머신러닝'에 대해 살펴본다. 두 번째 주제는 ‘인공 신경망'이다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계이다. 세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’에 대해 살펴본다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시한다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해 본다.

이 책의 총서

상세이미지

딥러닝 첫걸음 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 김성필

저자 김성필은 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.

목차

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

출판사 서평

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. 그... 더보기

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  • 처음에는 어렵기만 하다고 느꼈던.. 머신러닝 딥러닝인데 이 책을 보고 조금은 감을 잡았습니다. 어떻게 하면 처음 접하는 사람들이 이해하기 쉽게 고민을 많이 하신것 같아요. 딥러닝이라는 단어임에도 불구하고 책의 두께에 한번 놀라고 내용의 간결함에 두번 놀랐습니다. 서문에서 딥러닝에 대해서 실무적인 공부를 안하는 사람들은 예제를 빼고 읽으라고 하셨는데, 나중에 딥러닝일 제대로 공부하게 되었을 때 다시한번 이책을 꺼내봐야겠습니다. 좋은책 써주셔서 감사합니다! 더보기
  • 작년에 알파고가 등장한 이후로 머신러닝에 대한 대중의 관심이 대단히 높아졌다. 거기에 그치지 않고 구글, 네이버가 딥러닝을 이용해 번역의 질을 비약적으로 끌어올림으로써 딥러닝은 몰라서는 안되는 중요한 기술이 됐다. 내가 처음 머신러닝을 접한 것은 3년 전인데, Coursera라고 하는 온라인 학습 플랫폼에서 Andrew Ng 교수가 개설한 강의였다. 영어 학습자 커뮤니티에는 잘 정리된 자료들도 많고 활발한 교류가 이뤄졌는데, 한국어 커뮤니티는 사람도 별로 없고 자료도 거의 없어서 배우는데 애를 먹었다. 그런데 실제로 써볼 ... 더보기
  • IT 업계의 화두는 늘 변화한다. 클라우드, 빅데이터에 이어 이제는 머신러닝이 그 주인공이 아닐까 생각한다. 관심은 가지고 있으면서도, 그 두께와 어려운 용어들에 제압되어 나처럼 알아가기를 망설였던 사람들이 많을 것이라 생각한다. 늘 시작하기가 두려웠지만, "딥러닝첫걸음"은 "첫걸음"이라는 독자에 대한 격려와 부담스럽지 않은 두께로 나에게 딥러닝은 무엇인지 탐구하는데 용기를 준 것 같다. 책은 6개의 챕터로 구성되어 있다. Chapter1 머신러닝 에서는 머신러닝의 개념정의에서부터 종류에 대해 소개하고, Chap... 더보기
  • 딥러닝 첫걸음 리뷰 ho**n1 | 2017-02-09 | 추천: 0 | 5점 만점에 3점
       오랜만에 포스팅을 한다. 오늘은 책을 소개하려고 한다. '딥러닝 첫걸음' 이라는 책인데 한빛미디어에서 나온 책이다. 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결 이후에 국내에는 머신러닝에 대한 바람이 일었다. 특히나 딥러닝은 알파고가 4:1로 승리할 수 있도록 만들어준 비결로서 알려지면서 굉장한 인기를 끌었다. 이 책은 그러한 딥러닝을 배우기 위한 기본적인 지식을 담고 있는 책이다. 책이 굉장히 얇지만 머신러닝을 배우기 위해 알아야 할 기본적인 개념과 딥러닝의 입문 정도를 다루고 있다.  책... 더보기
  • [Book] 딥러닝 첫걸음 kc**oodboy | 2017-02-06 | 추천: 0 | 5점 만점에 4점
     최근 IT 트랜드가 여러 갈래가 있겠지만, 그중에서도 핫한 주제를 꼽으라면 딥러닝이 아닐까 생각된다. 나도 회사에서 하는 일이 디바이스 드라이버나 운영체제를 다루는 일이긴 하지만, 일을 하면서도 어떻게하면 딥러닝이라는 주제를 우리가 하는 일에 접목시킬 수 있는가를 계속 고민하고 있다. 물론 쉬운 일은 아니지만...  사실 불가능한 일도 아니다. 이런 기계학습이라는 주제 자체가 축적된 데이터를 바탕으로 이뤄지는 것이기 때문에 우리쪽에서도 그런 데이터 쌓이는 분야만 잘 선정하면 되는 것이다.  그리고 ... 더보기

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