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실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍
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실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍

기초 수학과 파이썬 코드를 따라만 하면 신기하게 이해되는 신경망, 역전파, CNN 구현

아즈마 유키나가 저/최재원 | 책만 | 2019년 06월 18일 | 원서 : はじめてのディ-プラ-ニング 리뷰 총점9.7 정보 더 보기/감추기
내용
4.7점
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실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍

품목정보

품목정보
출간일 2019년 06월 18일
쪽수, 무게, 크기 364쪽 | 180*235*18mm
ISBN13 9791189909024
ISBN10 1189909022

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목차

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저자 소개 (2명)

‘인간과 AI의 공존’을 미션으로 하는 주식회사 SAI-Lab의 대표이사로, AI 관련 교육과 연구 개발에 종사하고 있다. 토후쿠대학 대학원 이학연구과 수료 후 이학박사(물리학)를 취득했다. 인공지능(AI), 복잡계, 뇌과학, 특이점(singularity) 등에 관심이 많으며 프로그래밍/AI 강사로서 지금까지 오프라인에서 1000명 이상, 온라인에서는 2만 명에 가까운 인원을 지도했다. 세계 최대 교육 동영상 플... ‘인간과 AI의 공존’을 미션으로 하는 주식회사 SAI-Lab의 대표이사로, AI 관련 교육과 연구 개발에 종사하고 있다. 토후쿠대학 대학원 이학연구과 수료 후 이학박사(물리학)를 취득했다. 인공지능(AI), 복잡계, 뇌과학, 특이점(singularity) 등에 관심이 많으며 프로그래밍/AI 강사로서 지금까지 오프라인에서 1000명 이상, 온라인에서는 2만 명에 가까운 인원을 지도했다. 세계 최대 교육 동영상 플랫폼인 유데미(Udemy)에서 ‘처음 시작하는 파이썬’, ‘실전 데이터과학과 머신러닝’, ‘모두의 딥러닝’, ‘모두의 AI 강좌’ 등을 강의하고 있다. 엔지니어로도 일하면서 VR, 게임, SNS 등 분야를 불문한 다양한 애플리케이션을 개발했다.
일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석(Learning Analytics)으로 박사 학위를 취득했다. 대학 졸업 후 7년간 디지털 엔터테인먼트 업계에서 3D 영상, 게임, VR 프로듀서로 종사했고 대학원 진학 후 데이터 사이언스를 연구했다. 대학에서 통계와 데이터 사이언스 과목을 강의했으며 현재는 아주대학교 교수학습개발센터/평가인증센터에서 교육?학습 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. XGBoo... 일본 게이오 대학원을 졸업하고 아주대 대학원에서 학습분석(Learning Analytics)으로 박사 학위를 취득했다. 대학 졸업 후 7년간 디지털 엔터테인먼트 업계에서 3D 영상, 게임, VR 프로듀서로 종사했고 대학원 진학 후 데이터 사이언스를 연구했다. 대학에서 통계와 데이터 사이언스 과목을 강의했으며 현재는 아주대학교 교수학습개발센터/평가인증센터에서 교육?학습 데이터 분석 업무를 담당하고 있다. XGBoost, 딥러닝, 문항반응이론(IRT), 지식공간(Knowledge Spaces) 등의 알고리즘을 이용한 학습부진 위험학생 조기 예측, 적응형 학습(adaptive learning) 등을 연구 중이다.
번역서로 『디지털 게임 교과서』(2012), 『유니티 입문』(2012), 『데이터 시각화, 인지과학을 만나다』(이상 에이콘출판, 2015), 『대학혁신을 위한 빅데이터와 학습분석』(시그마프레스, 2019)이 있으며, 전자책으로 출간된 『VR, 가까운 미래』(리디북스, 2016)를 집필했다.

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출판사 리뷰

이 책의 구성은 다음과 같습니다.

1장 딥러닝이란
머신러닝과 인공지능, 딥러닝과의 관계에 대해 소개하며 그동안 인공지능이 걸어온 길을 간략하게 설명합니다. 저자가 뇌과학에 상당히 관심이 깊어 딥러닝을 뇌과학의 관점에서 바라보며 딥러닝과 뇌의 유사성에 대한 다양하고 흥미로운 이야기를 풀어 놓습니다.

2장 파이썬 개요
파이썬 문법과 주피터 노트북에 대한 핵심만 소개합니다. 여기서 핵심이라는 의미는 책 전체에 걸쳐 구현되는 딥러닝 코드에 필요한 사항에만 집중한다는 의미입니다. 따라서 당연히 파이썬 전체를 소개하는 책에 비해서는 다루는 범위가 좁습니다만, 책에 나오는 프로그래밍 코드를 따라가는 데 필요한 내용은 모두 설명하므로 파이썬에 익숙하지 않은 독자라도 단기 속성 과정을 배우는 것처럼 효과적입니다.

3장 딥러닝에 필요한 수학
2장과 마찬가지로 딥러닝을 이해하고 구현하는 데 필요한 핵심적인 수학만 소개합니다. 선형대수와 미분을 다루는데, 고교 과정을 이수한 독자들이라면 무리 없이 따라갈 수 있습니다. 이 부분은 눈으로만 읽지 말고 수능 공부할 때처럼 백지에 연필을 긁적여가며 수식을 따라 써 볼 것을 권장합니다. 선형대수는 파이썬 넘파이(NumPy)를 이용한 실습 코드를 제공하는데, 초보자라면 이 부분도 소홀히 하지 말고 반복적으로 연습하기 바랍니다.

4장 신경망
딥러닝의 배경 이론인 신경망을 소개합니다. 신경망의 원리, 뉴런(노드)으로 구성된 층(layer)의 연결 관계, 순전파와 역전파, 가중치와 편향(바이어스), 활성화 함수 등의 핵심 내용을 친절한 코드와 함께 설명합니다. 특히 신경망에서 가중치와 편향의 역할과 영향력을 실제 코드로 보여주는 부분은 매우 인상적입니다.

5장 역전파
역전파(Backpropagation)는 신경망에서 출력 결과와 실제 값의 오차를 줄여나가는 과정입니다. 이 과정에서 필요한 경사 하강법과 아다그라드(Adagrad), 아담(Adam)과 같은 다양한 최적화 알고리즘을 수식과 코드를 이용해 설명합니다.

6장 딥러닝 구현
딥(deep)이라는 단어 그대로 신경망에 층을 많이 쌓아 데이터를 깊이 학습하는 것이 딥러닝입니다. 이렇게 층을 많이 쌓으면 신경망의 성능이 좋아지지만 과적합, 기울기 소실과 같은 여러 문제도 발생합니다. 이런 문제들을 유명한 붓꽃(Iris) 데이터를 통해 실제로 해결하는 과정을 코드로 제시하기 때문에 직관적으로 이해하기 쉽습니다.

7장 컨볼루션 신경망(CNN)
이 책의 최종 목표지점입니다. 딥러닝이 혜성처럼 등장한 것도 이미지 인식 대회였듯이 이미지 분류 작업에서 딥러닝은 탁월한 성과를 내고 있습니다. 7장에서는 앞에서 배웠던 모든 내용을 다 활용하고, 이미지 처리에 필요한 컨볼루션, 필터, 채널, 배치사이즈까지 고려한 실용적인 프로그래밍 코드를 완성하는 단계입니다. 다른 장(章)에 비해 분량이 가장 많아 학습하는 동안 지칠 수도 있지만 모든 내용을 끈기 있게 따라가면 손글씨 숫자 이미지를 거의 정확하게 분류하는 딥러닝의 마술을 스스로 구현하고 이해하게 되며 이때까지의 고생을 한번에 보상받을 수 있을 것입니다.

8장 그 밖의 딥러닝 기술
최신 딥러닝 기술을 소개합니다. 현재 딥러닝이 어느 수준까지 발전했고 딥러닝의 미래가 어떤 모습일지 짐작할 수 있는 내용으로 채워져 있습니다. 기본 수준을 넘어서 더 높은 단계로 도약하기 위해 필요한 안내서 같은 느낌으로 매우 유익한 내용입니다.

[이 책의 주요 특징]
- 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 딥러닝의 알고리즘을 파이썬 프로그래밍 코드로 구현
- 딥러닝을 구현하는 데 꼭 필요한 만큼의 핵심 파이썬 문법
- 파이썬과 수치연산 라이브러리 넘파이(NumPy)를 이용한 프로그래밍 기초 지식
- 미분, 선형대수 등 신경망을 이해하는 데 필요한 기초 수학 이론과 수식 코딩 원리
- 단계별 실습을 통해 최종적으로 컨볼루션 신경망(CNN)을 구현하고 응용하는 목표에 도달
- 독자들이 스스로 응용하고 더 수준 높은 코드로 발전할 수 있는 완전한 파이썬 코드 제공
- 인간 뇌의 동작과 대응시킴으로써, 딥러닝의 작동 방식을 직관적으로 이해하기 쉽게 설명
- 최신 딥러닝의 발전 현황과 미래에 대한 구체적인 기술과 사례 소개

[이 책의 독자 대상]
- 머신러닝, 인공지능, 딥러닝에 대해 막연한 관심을 갖고 있지만 어떤 책으로 시작해야 좋을지 고민하는 학생 및 일반인, 타 분야의 개발자 등 이 분야에 입문하고 싶어하는 완전 초보자
- 딥러닝에 대한 대략적인 개념은 알고 있으나 딥러닝의 역사와 이론적 배경, 수학적 논리를 더 구체적이고 자세하게 이해하고 싶은 사람
- 딥러닝 알고리즘을 수식으로 명확하게 이해하고 이를 프로그래밍 코드로 구현하고 싶은데 이 모든 과정을 한 권의 책으로 해결하고 싶은 사람
- 실용적인 딥러닝 코드를 작성해 업무나 현장에서 바로 적용해보고 더 높은 수준의 딥러닝을 구현하고 싶은 개발자

[저자가 전하는 이야기]
한국에 계신 독자 여러분께,
저의 책 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 이 책은 지금까지 나왔던 다른 어떤 책과는 달리 딥러닝을 매우 이해하기 쉽게 설명하는 책이라 자부합니다. 일본에서는 2018년 8월에 출간된 이후 지금도 많은 독자분이 읽고 있습니다.

딥러닝으로 대표되는 인공지능 기술은 전 세계인의 관심을 끌고 있으며 여러 기업과 공공기관에서 다방면에 걸쳐 활용 방법을 모색하고 있습니다. 그러나 대다수 사람들은 여전히 딥러닝이 배우기 어려운 분야라고 생각합니다. 이러한 장벽을 허물기 위해 이 책에서는 프로그래밍 언어 파이썬과 기초 수학부터 시작해 컨볼루션 신경망까지, 딥러닝에 필수적인 요소를 빠짐없이 자세하게 설명했습니다.?차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 확실하게 습득할 수 있도록 구성했습니다.

오늘날 인공지능은 배울 만한 가치가 가장 큰 기술 중 하나이며, 기술적인 측면뿐만 아니라 미래에 대한 상상력을 기르기 위한 교양으로서도 의미가 큽니다.?한국에 계신 독자분들이 이 책을 통해 인공지능에 대한 자신만의 생각을 기를 수 있다면 저자로서 매우 기쁘겠습니다. 그럼 모두 저와 함께 딥러닝의 세계를 탐험해 봅시다!

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