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아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝
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아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝

머신러닝과 딥러닝 원리와 모델을 78개 아두이노 예제로 직접 구현

서민우 | 앤써북 | 2021년 06월 25일 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기
내용
4.8점
편집/디자인
5점
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아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝

품목정보

품목정보
출간일 2021년 06월 25일
쪽수, 무게, 크기 348쪽 | 190*255*16mm
ISBN13 9791185553795
ISBN10 1185553797

관련분류

책소개

목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

연세대학교 정보산업공학 학사 대한상공회의소 서울기술교육센터 출강 MDS 아카데미 드론/리눅스커널포팅/드라이버 교육 LG 전자 신입사원 C/C++ 교육 SK 하이닉스 RTOS 교육 삼성전자 리눅스 드라이버/RTOS 교육 Xilinx FPGA/HDL 교육 ETRI verilogHDL 교육 숭실대 아두이노 IoT 교육 국민대 Cortex-M3 교육 [저서] 한 권으로 끝내는 아두이노 ... 연세대학교 정보산업공학 학사

대한상공회의소 서울기술교육센터 출강
MDS 아카데미 드론/리눅스커널포팅/드라이버 교육
LG 전자 신입사원 C/C++ 교육
SK 하이닉스 RTOS 교육
삼성전자 리눅스 드라이버/RTOS 교육
Xilinx FPGA/HDL 교육
ETRI verilogHDL 교육
숭실대 아두이노 IoT 교육
국민대 Cortex-M3 교육

[저서]
한 권으로 끝내는 아두이노 입문+실전(종합편)(2021. 07 앤써북)
아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝(2021. 06 앤써북)
ESP32 아두이노 드론 만들고 직접 코딩으로 PID 제어하기(2021. 02 앤써북)
아두이노 자율주행 RC카 만들고 직접 코딩하기(2020. 12 앤써북)
진짜 코딩하며 배우는 라즈베리파이 4(2020. 08 앤써북)
진짜 코딩하며 배우는 파이썬(2020. 08 앤써북)
아두이노 드론 만들고 날리고 직접 코딩하기(2020. 03 앤써북)
마이크로비트로 배우는 파이썬(2020. 02 앤써북)
아두이노로 만드는 사물인터넷(2019. 07 앤써북)
라즈베리파이 드론 만들고 직접 코딩하기(2018. 07 앤써북)
아두이노 드론 만들고 직접 코딩하기(2018. 06 앤써북)
아두이노처럼 사용하는 라즈베리 파이 3 직접 코딩하기(2018. 03 앤써북)
아두이노 피지컬 컴퓨팅 다두블럭으로 만들고 엔트리로 코딩하기(2017. 09 앤써북)
아두이노 드론 만들고 코딩하고 날리기 입문 (2017. 03 앤써북)
아두이노와 안드로이드로 45개 프로젝트 만들기(2014. 9 앤써북)

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출판사 리뷰

아두이노 코딩으로 구현해 보면서 인공지능의 딥러닝 원리를 알기 쉽게 이해하는 국내 최초 서적입니다.

이 책은 다음과 같이 구성되었습니다.

Chapter 01 인공지능의 딥러닝 이해

이번 Chapter에서는 인공지능의 딥러닝을 이해해 봅니다. 첫 번째, 딥러닝의 핵심인 인공 신경망이 무엇인지 알아보고, 딥러닝에 대해 어떤 학습 방법이 있는지 살펴보고, 생물학적 신경과 비교해 보며 딥러닝의 인공 신경망을 이해해 봅니다. 두 번째 딥러닝에 대한 기본 예제를 구글의 코랩과 Keras 라이브러리를 이용해 수행해 보면서 딥러닝을 접해봅니다. 세 번째 중고등학교 때 배웠던 기본적인 함수를 딥러닝의 인공 신경망으로 구현해 보면서 딥러닝의 인공 신경망과 함수의 관계를 이해해 봅니다. 마지막으로 손글씨 데이터, 패션 데이터를 이용하여 실제 활용되는 딥러닝을 살펴봅니다.

Chapter 02 인공지능의 딥러닝 알고리즘 기초

이번 Chapter에서는 아두이노를 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 첫 번째, 딥러닝의 단일 인공 신경 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 순전파, 오차함수, 경사 하강법, 최적화 함수, 예측값, 가중치, 편향, 오차 역전파, 딥러닝의 인공 신경 학습 등에 대한 용어를 이해하고 구현에 적용해 봅니다. 두 번째, 딥러닝의 단일 출력 3층 인공 신경망 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다.

Chapter 03 인공지능의 딥러닝 알고리즘 심화

이번 Chapter에서는 아두이노를 이용하여 심화된 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 첫 번째, 딥러닝의 다중 출력 3층 인공 신경망 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 다중 출력의 오차가 역전파 되는 과정을 자세히 살펴봅니다. 두 번째, 딥러닝의 활성화 함수 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 활성화 함수 중, sigmoid 함수의 순전파, 역전파 과정을 자세히 살펴봅니다.

Chapter 04 인공지능의 딥러닝 라이브러리 구현과 활용

이번 Chapter에서는 아두이노 프로젝트에 활용할 수 있는 딥러닝 라이브러리를 구현하고 활용 방법을 소개합니다. 첫 번째, 디버깅을 용이하게 하기 위해 printf 함수를 사용할 수 있게 환경을 구성합니다. 두 번째, 배열, 함수, 포인터를 이용하여 딥러닝의 인공 신경망 라이브러리를 구현합니다. 세 번째, 딥러닝의 인공 신경망 라이브러리를 활용한 3가지 예제를 소개합니다. 특히 마지막 예제의 경우 초음파 센서의 입력값에 따라 자동차의 방향을 결정하는 딥러닝의 인공 신경망을 구성하고 학습시키는 과정을 소개하여 아두이노를 활용한 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 아이디어를 제공합니다.

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