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모두의 딥러닝 (개정2판)

도서 이미지 - 모두의 딥러닝 (개정2판)

조태호

길벗 출판|2020.02.17

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시리즈 가격정보
전자책 정가 16,800원
구매 16,800원+3% 적립
출간정보 2020.02.17|EPUB|41.21MB

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책 소개 이미지

책소개

초판에서 다루지 않았던 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습 등 새로운 내용을 수록하였고, 딥러닝을 공부하면서 나오는 수식을 좀 더 수월하게 이해할 수 있도록 기초 수학편을 추가했습니다. 복잡한 수식은 최대한 걷어내고 기본 동작 원리 → 딥러닝 이론 → 딥러닝 활용 → 심화까지 단계별로 학습할 수 있게 구성했으며, 실전 프로젝트를 통해 다양한 딥러닝 모델을 구현해 볼 수 있습니다.

이 책이 딥러닝 세계로 입문하려는 여러분의 첫걸음을 도와줄 것입니다.

목차

[모두의 딥러닝 (개정2판)]

첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동
1장 나의 첫 딥러닝
1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
1.3 미지의 일을 예측하는 원리
1.4 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
1.5 딥러닝의 개괄 잡기

2장 딥러닝을 위한 기초 수학
2.1 일차 함수, 기울기와 y절편
2.2 이차 함수와 최솟값
2.3 미분, 순간 변화율과 기울기
2.4 편미분
2.5 지수와 지수 함수
2.6 시그모이드 함수
2.7 로그와 로그 함수

3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
3.1 선형 회귀의 정의
3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
3.3 최소 제곱법
3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
3.5 평균 제곱 오차
3.6 잘못 그은 선 바로잡기
3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
4.1 경사 하강법의 개요
4.2 학습률
4.3 코딩으로 확인하는 경사 하강법
4.4 다중 선형 회귀란
4.5 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
5.1 로지스틱 회귀의 정의
5.2 시그모이드 함수
5.3 오차 공식
5.4 로그 함수
5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
5.6 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로

셋째마당 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
6.1 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수
6.2 퍼셉트론의 과제
6.3 XOR 문제

7장 다층 퍼셉트론
7.1 다층 퍼셉트론의 설계
7.2 XOR 문제의 해결
7.3 코딩으로 XOR 문제 해결하기

8장 오차 역전파
8.1 오차 역전파의 개념
8.2 코딩으로 확인하는 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로
9.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
9.2 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법

넷째마당 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
10.1 모델의 정의
10.2 입력층, 은닉층, 출력층
10.3 모델 컴파일
10.4 교차 엔트로피
10.5 모델 실행하기

11장 데이터 다루기
11.1 딥러닝과 데이터
11.2 피마 인디언 데이터 분석하기
11.3 pandas를 활용한 데이터 조사
11.4 데이터 가공하기
11.5 matplotlib를 이용해 그래프로 표현하기
11.6 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

12장 다중 분류 문제 해결하기
12.1 다중 분류 문제
12.2 상관도 그래프
12.3 원-핫 인코딩
12.4 소프트맥스
12.5 아이리스 품종 예측 실행

13장 과적합 피하기
13.1 데이터의 확인과 실행
13.2 과적합 이해하기
13.3 학습셋과 테스트셋
13.4 모델 저장과 재사용
13.5 k겹 교차 검증

14장 베스트 모델 만들기
14.1 데이터의 확인과 실행
14.2 모델 업데이트하기
14.3 그래프로 확인하기
14.4 학습의 자동 중단

15장 선형 회귀 적용하기
15.1 데이터 확인하기
15.2 선형 회귀 실행

다섯째마당 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기
16.1 데이터 전처리
16.2 딥러닝 기본 프레임 만들기
16.3 더 깊은 딥러닝
16.4 컨볼루션 신경망(CNN)
16.5 맥스 풀링
16.6 컨볼루션 신경망 실행하기

17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리
17.1 텍스트의 토큰화
17.2 단어의 원-핫 인코딩
17.3 단어 임베딩
17.4 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기 .

18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
18.1 LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
18.2 LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기

19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
19.1 가짜 제조 공장, 생성자
19.2 진위를 가려내는 장치, 판별자
19.3 적대적 신경망 실행하기
19.4 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더

20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
20.1 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
20.2 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
20.3 맺음말

심화 학습
심화 학습1 오차 역전파의 계산법
심화 학습2 파이썬 코드로 확인하는 신경망

부록
부록 A 구글 코랩과 파이참에서 딥러닝 실행하기
부록 B 잘 알려지지 않은 딥러닝 시작에 관한 이야기

저자소개

일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 박사 학위를 받고 미국 텍사스대학교 박사 후 과정을 거쳐, 현재 미국 인디애나대학교 (IU) 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무 중입니다. IU 뇌신경 영상 데이터 센터 및 IU 치매 질환 연구 센터에서 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있습니다. 2015년 국제 학회지에 발표한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 연구는 영국의 《이코노미스트》 와 국내 다수 언론에 소개된 바 있습니다. 2002년부터 방송대 TV 강의와 칼럼을 통해 어려운 내용을 쉽게 설명하는 작업을 해 왔고 컴퓨터·IT 분야 서적을 여러 권 집필하였습니다.

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