쉬운 딥러닝
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책 소개
이 책이 속한 분야
- 국내도서 > 컴퓨터/IT > 컴퓨터공학 > 인공지능 > 딥러닝/머신러닝
- 국내도서 > 컴퓨터/IT > 프로그래밍 언어 > Python(파이썬)
- 국내도서 > 컴퓨터/IT > 대학교재
- 국내도서 > 대학교재 > 컴퓨터
기초적인 딥러닝 기법을 체험해보고, 직접 몇 가지 인공지능을 제작해보는 과정을 소개한다. 특히 복잡한 수식이나 어려운 작동 원리에 집중하기보다는 더욱 손쉽게 딥러닝 인공지능을 설계하고 성능을 향상시키는 방법을 소개하고 있다.
책에 소개된 방법으로 코드를 실행하기만 하면 독자의 컴퓨터에서 인공지능이 만들어진다. 코드를 천천히 읽어보고, 학습에 사용한 데이터가 어떤 형태인지도 살펴볼 수 있다. 또한 복잡하고 어려운 빅 데이터 전처리 작업을 대신 처리해주는 모듈이 모든 예제에서 제공된다. 코딩 실력이나 빅 데이터 관련 지식에 구애받지 않고, 첨단 기술을 자유롭게 익혀보자.
도서 홈페이지 : https://needleworm.github.io/bhban_ai
작가정보
1993년 6월 30일 경북 안동시 출생.
KAIST 바이오 및 뇌공학과 출신. 대학원 시절 먹이를 찾는 야생동물과도 같이 딥러닝을 독학했고, 유명 의료 벤처기업에서 사용 중인 ‘CT영상 관상동맥 표지 인공지능’을 개발하며 석사과정을 조기졸업했다.
졸업 후 사회복무요원으로 복무하던 중 업무 자동화 프로그램을 개발하여 6개월 치 업무를 30분 만에 끝냄으로써 큰 이슈가 되었고, 공직의 말단 신분으로 청와대를 비롯한 공공기관의 높으신 분들께 불려 다니며 기술 자문과 강연을 제공했다.
현재 〈상상텃밭〉의 CTO로 재직 중이며, 복잡계 분석 기술과 AI기술을 접목하여 독특한 농업분야 기술들을 발명하고 있다.
대표 저서로는 『6개월 치 업무를 하루 만에 끝내는 업무자동화』(생능출판사, 2020), 『코딩하는 공익』(세창출판사, 2020)이 있으며 이외에 6권의 책이 더 있다.
작가 홈페이지
https://needleworm.github.io
목차
- 제1편 파이썬 준비하기
1장 파이썬 개발환경 구축하기
1절 파이썬이란?
2절 아나콘다 설치하기
3절 파이참과 Git 설치하기
2장 딥러닝을 위한 파이썬 기초학습
1절 사칙연산
2절 변수
3절 자료형
4절 함수
3장 딥러닝을 위한 환경 구축하기
1절 GPU 활용을 위한 환경 구축하기
2절 딥러닝 라이브러리와 예제 코드 설치하기
3절 라이브러리 불러오기
제2편 인간의 뇌세포를 흉내 낸 인공지능 - FNN
4장 인공신경망과 딥러닝
1절 통계와 머신러닝
2절 뇌세포를 모방한 기계, 퍼셉트론
3절 인공신경망과 딥러닝
5장 분류(Classification) 기법 활용하기
1절 AI는 체격을 보고 초·중·고등학생을 구분할 수 있을까?
2절 AI는 꽃을 구분할 수 있을까?
6장 회귀(Regression) 기법 활용하기
1절 분류와 회귀의 차이는 무엇일까?
2절 AI는 체격만 보고 체중을 추론할 수 있을까?
7장 FNN 활용하기
1절 [의료 AI] 유전자 분석을 통한 암 진단
2절 [의료 AI] BMI(비만도) 분석을 위한 키, 체중 추론 AI
제3편 인간의 시각 처리를 흉내 낸 인공지능 - CNN
8장 이미지 분류(Classification) 기법 활용하기
1절 AI는 손글씨를 인식할 수 있을까?
2절 AI는 사물을 구분할 수 있을까?
3절 시각적 정보 학습의 달인, CNN을 소개합니다!
4절 CNN AI는 사물을 구분할 수 있을까?
5절 AI는 사람과 말을 구분할 수 있을까?
6절 AI는 가위바위보를 할 수 있을까?
9장 이미지 학습 기법 활용하기
1절 AI는 거장의 화풍을 따라 할 수 있을까? - Style Transfer
2절 AI는 창의력을 발휘할 수 있을까? - GAN
3절 AI는 현실 세계의 사물을 이해할 수 있을까? - Object Detection
4절 AI는 사진을 완벽하게 이해할 수 있을까? - Semantic Segmentation
10장 CNN 활용하기
1절 [의료 AI] 현미경 영상 분석을 통한 암 진단
2절 [의료 AI] 현미경 영상 분석을 통한 세포 종류 진단
3절 [의료 AI] 흉부 CT 영상 분석을 통한 폐암 진단
제4편 인간의 기억력을 흉내 낸 인공지능 - LSTM
11장 자연어 학습 인공지능
1절 AI는 스팸 문자를 걸러낼 수 있을까?
2절 장기 기억과 단기 기억, LSTM
3절 LSTM AI는 얼마나 성능이 뛰어날까?
12장 LSTM 활용하기
1절 [기상 AI] LSTM을 활용한 일기예보
2절 [금융 AI] LSTM을 활용한 주가예측
부록
[부록 1] AI에 대해 더 알고 싶다면
[부록 2] 참고문헌 및 자료출처
추천사
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독자들이 현존하는 어떤 딥러닝 입문서보다 쉽고 빠르고 효과적으로 딥러닝과 친해질 수 있는 책이다. 인공지능을 배우고 싶은 모든 분에게 추천한다.
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깊이 있는 수학적 배경 없이도 딥러닝의 기본부터 실무까지의 다양한 예제를 통해 딥러닝의 세계에서 직진의 운전법을 배울 수 있는 책이다.
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시중에 나와 있는 딥러닝 교재의 경우, 현업에 있는 개발자를 대상으로 하여 난도가 있고 기술적 설명에 치중하는 면이 있다. 하지만 이 책은 딥러닝을 처음 접하는 누구나 이해할 수 있도록 친절하게 설명하고 있고, 실제 활용 사례까지 제시하고 있어 딥러닝 입문자분들에게 꼭 추천하고 싶은 책이다.
기본정보
ISBN | 9788970504872 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2021년 04월 21일 |
쪽수 | 256쪽 |
크기 |
191 * 242
* 13
mm
/ 509 g
|
총권수 | 1권 |
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