본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

밑바닥부터 시작하는 딥러닝

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현
사이토 고키 지음 | 개앞맵시 옮김
한빛미디어

2017년 07월 18일 출간

종이책 : 2017년 01월 03일 출간

(개의 리뷰)
( 0% 의 구매자)
eBook 상품 정보
파일 정보 pdf (7.57MB)
ISBN 9788968483257
듣기(TTS) 가능
TTS 란?
텍스트를 음성으로 읽어주는 기술입니다.
  • 전자책의 편집 상태에 따라 본문의 흐름과 다르게 텍스트를​ 읽을 수 있습니다.
  • 전자책 화면에 표기된 주석 등을 모두 읽어 줍니다.
  • 이미지 형태로 제작된 전자책 (예 : ZIP 파일)은 TTS 기능을 지원하지 않습니다.
  • '교보 ebook' 앱을 최신 버전으로 설치해야 이용 가능합니다. (Android v3.0.26, iOS v3.0.09,PC v1.2 버전 이상)
소득공제
소장
정가 : 19,200원

쿠폰적용가 17,280

10% 할인 | 5%P 적립

이 상품은 배송되지 않는 디지털 상품이며,
교보eBook앱이나 웹뷰어에서 바로 이용가능합니다.

카드&결제 혜택

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 416P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원
시리즈 전체 3
밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 3
30,400
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2
23,200
밑바닥부터 시작하는 딥러닝
19,200

작품소개

이 상품이 속한 분야

직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서!
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 독자들과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 유용한 책이 될 것이다.

새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 된다. 그래서 무엇보다 ‘직접 해보는 것’이 중요하다. 이 책은 딥러닝의 기본을 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 설명한다. 각 장은 주제 하나를 설명한 후 그것을 실습할 수 있도록 꾸몄다. 즉, 실행되는 소스 코드를 준비했다. 소스 코드를 읽으면서 스스로 생각하고 그 생각을 반영해 실험하다 보면 확실하게 자기 것으로 만들 수 있다. 여러 실험을 해보면서 겪는 시행착오 역시 큰 자산이 될 것이다.
1장 헬로 파이썬
1.1 파이썬이란?
1.2 파이썬 설치하기
__1.2.1 파이썬 버전
__1.2.2 사용하는 외부 라이브러리
__1.2.3 아나콘다 배포판
1.3 파이썬 인터프리터
__1.3.1 산술 연산
__1.3.2 자료형
__1.3.3 변수
__1.3.4 리스트
__1.3.5 딕셔너리
__1.3.6 bool
__1.3.7 if 문
__1.3.8 for 문
__1.3.9 함수
1.4 파이썬 스크립트 파일
__1.4.1 파일로 저장하기
__1.4.2 클래스
1.5 넘파이
__1.5.1 넘파이 가져오기
__1.5.2 넘파이 배열 생성하기
__1.5.3 넘파이의 산술 연산
__1.5.4 넘파이의 N차원 배열
__1.5.5 브로드캐스트
__1.5.6 원소 접근
1.6 matplotlib
__1.6.1 단순한 그래프 그리기
__1.6.2 pyplot의 기능
__1.6.3 이미지 표시하기
1.7 정리

2장 퍼셉트론
2.1 퍼셉트론이란?
2.2 단순한 논리 회로
__2.2.1 AND 게이트
__2.2.2 NAND 게이트와 OR 게이트
2.3 퍼셉트론 구현하기
__2.3.1 간단한 구현부터
__2.3.2 가중치와 편향 도입
__2.3.3 가중치와 편향 구현하기
2.4 퍼셉트론의 한계
__2.4.1 도전! XOR 게이트
__2.4.2 선형과 비선형
2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면
__2.5.1 기존 게이트 조합하기
__2.5.2 XOR 게이트 구현하기
2.6 NAND에서 컴퓨터까지
2.7 정리

3장 신경망
3.1 퍼셉트론에서 신경망으로
__3.1.1 신경망의 예
__3.1.2 퍼셉트론 복습
__3.1.3 활성화 함수의 등장
3.2 활성화 함수
__3.2.1 시그모이드 함수
__3.2.2 계단 함수 구현하기
__3.2.3 계단 함수의 그래프
__3.2.4 시그모이드 함수 구현하기
__3.2.5 시그모이드 함수와 계단 함수 비교
__3.2.6 비선형 함수
__3.2.7 ReLU 함수
3.3 다차원 배열의 계산
__3.3.1 다차원 배열
__3.3.2 행렬의 내적
__3.3.3 신경망의 내적
3.4 3층 신경망 구현하기
__3.4.1 표기법 설명
__3.4.2 각 층의 신호 전달 구현하기
__3.4.3 구현 정리
3.5 출력층 설계하기
__3.5.1 항등 함수와 소프트맥스 함수 구현하기
__3.5.2 소프트맥스 함수 구현 시 주의점
__3.5.3 소프트맥스 함수의 특징
__3.5.4 출력층의 뉴런 수 정하기
3.6 손글씨 숫자 인식
__3.6.1 MNIST 데이터셋
__3.6.2 신경망의 추론 처리
__3.6.3 배치 처리
3.7 정리

4장 신경망 학습
4.1 데이터에서 학습한다!
__4.1.1 데이터 주도 학습
__4.1.2 훈련 데이터와 시험 데이터
4.2 손실 함수
__4.2.1 평균 제곱 오차
__4.2.2 교차 엔트로피 오차
__4.2.3 미니배치 학습
__4.2.4 (배치용) 교차 엔트로피 오차 구현하기
__4.2.5 왜 손실 함수를 설정하는가?
4.3 수치 미분
__4.3.1 미분
__4.3.2 수치 미분의 예
__4.3.3 편미분
4.4 기울기
__4.4.1 경사법(경사 하강법)
__4.4.2 신경망에서의 기울기
4.5 학습 알고리즘 구현하기
__4.5.1 2층 신경망 클래스 구현하기
__4.5.2 미니배치 학습 구현하기
__4.5.3 시험 데이터로 평가하기
4.6 정리

5장 오차역전파법
5.1 계산 그래프
__5.1.1 계산 그래프로 풀다
__5.1.2 국소적 계산
__5.1.3 왜 계산 그래프로 푸는가?
5.2 연쇄법칙
__5.2.1 계산 그래프에서의 역전파
__5.2.2 연쇄법칙이란?
__5.2.3 연쇄법칙과 계산 그래프
5.3 역전파
__5.3.1 덧셈 노드의 역전파
__5.3.2 곱셈 노드의 역전파
__5.3.3 사과 쇼핑의 예
5.4 단순한 계층 구현하기
__5.4.1 곱셈 계층
__5.4.2 덧셈 계층
5.5 활성화 함수 계층 구현하기
__5.5.1 ReLU 계층
__5.5.2 Sigmoid 계층
5.6 Affine/Softmax 계층 구현하기
__5.6.1 Affine 계층
__5.6.2 배치용 Affine 계층
__5.6.3 Softmax-with-Loss 계층
5.7 오차역전파법 구현하기
__5.7.1 신경망 학습의 전체 그림
__5.7.2 오차역전파법을 적용한 신경망 구현하기
__5.7.3 오차역전파법으로 구한 기울기 검증하기
__5.7.4 오차역전파법을 사용한 학습 구현하기
5.8 정리

6장 학습 관련 기술들
6.1 매개변수 갱신
__6.1.1 모험가 이야기
__6.1.2 확률적 경사 하강법(SGD)
__6.1.3 SGD의 단점
__6.1.4 모멘텀
__6.1.5 AdaGrad
__6.1.6 Adam
__6.1.7 어느 갱신 방법을 이용할 것인가?
__6.1.8 MNIST 데이터셋으로 본 갱신 방법 비교
6.2 가중치의 초깃값
__6.2.1 초깃값을 0으로 하면?
__6.2.2 은닉층의 활성화 분포
__6.2.3 ReLU를 사용할 때의 가중치 초깃값
__6.2.4 MNIST 데이터셋으로 본 가중치 초깃값 비교
6.3 배치 정규화
__6.3.1 배치 정규화 알고리즘
__6.3.2 배치 정규화의 효과
6.4 바른 학습을 위해
__6.4.1 오버피팅
__6.4.2 가중치 감소
__6.4.3 드롭아웃
6.5 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기
__6.5.1 검증 데이터
__6.5.2 하이퍼파라미터 최적화
__6.5.3 하이퍼파라미터 최적화 구현하기
6.6 정리

7장 합성곱 신경망(CNN)
7.1 전체 구조
7.2 합성곱 계층
__7.2.1 완전연결 계층의 문제점
__7.2.2 합성곱 연산
__7.2.3 패딩
__7.2.4 스트라이드
__7.2.5 3차원 데이터의 합성곱 연산
__7.2.6 블록으로 생각하기
__7.2.7 배치 처리
7.3 풀링 계층
__7.3.1 풀링 계층의 특징
7.4 합성곱/풀링 계층 구현하기
__7.4.1 4차원 배열
__7.4.2 im2col로 데이터 전개하기
__7.4.3 합성곱 계층 구현하기
__7.4.4 풀링 계층 구현하기
7.5 CNN 구현하기
7.6 CNN 시각화하기
__7.6.1 1번째 층의 가중치 시각화하기
__7.6.2 층 깊이에 따른 추출 정보 변화
7.7 대표적인 CNN
__7.7.1 LeNet
__7.7.2 AlexNet
7.8 정리

8장 딥러닝
8.1 더 깊게
__8.1.1 더 깊은 네트워크로
__8.1.2 정확도를 더 높이려면
__8.1.3 깊게 하는 이유
8.2 딥러닝의 초기 역사
__8.2.1 이미지넷
__8.2.2 VGG
__8.2.3 GoogLeNet
__8.2.4 ResNet
8.3 더 빠르게(딥러닝 고속화)
__8.3.1 풀어야 할 숙제
__8.3.2 GPU를 활용한 고속화
__8.3.3 분산 학습
__8.3.4 연산 정밀도와 비트 줄이기
8.4 딥러닝의 활용
__8.4.1 사물 검출
__8.4.2 분할
__8.4.3 사진 캡션 생성
8.5 딥러닝의 미래
__8.5.1 이미지 스타일(화풍) 변환
__8.5.2 이미지 생성
__8.5.3 자율 주행
__8.5.4 Deep Q-Network(강화학습)
8.6 정리

부록 A Softmax-with-Loss 계층의 계산 그래프
A.1 순전파
A.2 역전파
A.3 정리

참고문헌

파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현

_예제 소스: https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch

★ 누구를 위한 책인가?
_ 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다.
_ 파이썬이 처음인 사람도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
_ 실제 동작하는 파이썬 코드와 독자가 직접 실험할 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
_ 간단한 기계학습 문제부터 시작하여 궁극에는 이미지를 정확하게 인식하는 시스템을 구현합니다.
_ 딥러닝과 신경망 이론을 알기 쉽게 설명합니다.
_ 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있도록 설명합니다.
_ 하이퍼파라미터 결정 방식, 가중치 초깃값 등 딥러닝을 활용하는 데 도움이 되는 실용적인 기술을 소개합니다.
_ 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 최근 트렌드를 설명하고 구현해봅니다.
_ 딥러닝이 왜 뛰어난지, 층이 깊어지면 왜 정확도가 높아지는지, 은닉층이 왜 중요한지와 같은 ‘왜’에 관한 문제도 다룹니다.
_ 자율 주행, 이미지 생성, 강화학습 등, 딥러닝을 응용한 예를 소개합니다.

★ 누구를 위한 책이 아닌가?
_ 딥러닝 분야의 최신 연구에 대해서는 자세히 다루지 않습니다.
_ 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow), 체이너(Chainer) 등의 딥러닝 프레임워크 사용법은 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝, 특히 신경망에 관한 아주 상세한 이론까지는 담지 않았습니다.
_ 딥러닝의 정확도를 높이기 위한 튜닝은 자세히 설명하지 않습니다.
_ 딥러닝 성능을 높여주는 GPU 기술은 구체적으로 다루지 않습니다.
_ 주로 이미지 인식을 다룹니다. 자연어 처리, 음성 인식 등의 사례는 다루지 않습니다.

작가정보

저자 사이토 고키(藤 康毅)는 1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다.

역자 개앞맵시(이복연)는 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획ㆍ편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다.
『Effective Unit Testing』(한빛미디어, 2013)과 『JUnit 인 액션』(인사이트, 2011)을 번역했다.

〈개발자의 앞길에 맵핵 시전〉, 줄여서 ‘개앞맵시’는 역자가 어려서부터 생각한 후학 양성의 꿈을 조금 독특한 방식으로 일찍 실행에 옮긴 것이다. 현재 모습은 게임, 서버, 웹 등 주요 직군별 개발자에게 꼭 필요한 기술과 역량을 안내하는 책들을 로드맵 형태로 정리한 지도다. 필요할 때 바로 구해볼 수 있도록 판매 중인 도서만을 다룬다.
페이스북 : https://facebook.com/dev.loadmap
로드맵 모음 : https://mindmeister.com/users/channel/wegra
스카이넷도 딥러닝부터 : https://mindmeister.com/812276967/_

이 상품의 총서

Klover리뷰 (0)

Klover리뷰 안내
Klover(Kyobo-lover)는 교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
1. 리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점 작성 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • - e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • - 리워드는 1,000원 이상 eBook, 오디오북, 동영상에 한해 다운로드 완료 후 리뷰 작성 시 익일 제공됩니다.
  • - 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • - sam 이용권 구매 상품 / 선물받은 eBook은 리워드 대상에서 제외됩니다.
2. 운영 원칙 안내
Klover리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다. 일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오 발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여 주는 교보문고의 새로운 서비스 입니다. 교보eBook 앱에서 도서 열람 후 문장 하이라이트 하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 ‘좋아요’ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
  • 구매 후 90일 이내에 문장 수집 등록 시 e교환권 100원을 적립해 드립니다.
  • e교환권은 적립일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
  • 리워드는 1,000원 이상 eBook에 한해 다운로드 완료 후 문장수집 등록 시 제공됩니다.
  • 리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
  • sam 이용권 구매 상품/오디오북·동영상 상품/주문취소/환불 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 문장수집 작성 시, e교환권 100원 적립

    교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

    신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

    바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
    지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

    교보e캐시 1,000원
    TOP
    신간 알림 안내
    밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈 신간 알림이 신청되었습니다.
    신간 알림 안내
    밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈 신간 알림이 취소되었습니다.
    리뷰작성
    • 구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 (최초1회)
    • 리워드 제외 상품 : 마이 > 라이브러리 > Klover리뷰 > 리워드 안내 참고
    감성 태그

    가장 와 닿는 하나의 키워드를 선택해주세요.

    사진 첨부(선택) 0 / 5

    총 5MB 이하로 jpg,jpeg,png 파일만 업로드 가능합니다.

    신고/차단

    신고 사유를 선택해주세요.
    신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

    허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수
    있으니 유의하시어 신중하게 신고해주세요.


    이 글을 작성한 작성자의 모든 글은 블라인드 처리 됩니다.

    문장수집 작성

    구매 후 90일 이내 작성 시, e교환권 100원 적립

    eBook 문장수집은 웹에서 직접 타이핑 가능하나, 모바일 앱에서 도서를 열람하여 문장을 드래그하시면 직접 타이핑 하실 필요 없이 보다 편하게 남길 수 있습니다.

    P.
    밑바닥부터 시작하는 딥러닝
    파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현
    저자 모두보기
    낭독자 모두보기
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 이용권입니다.
    차감하실 sam이용권을 선택하세요.
    sam 이용권 선택
    님이 보유하신 프리미엄 이용권입니다.
    선물하실 sam이용권을 선택하세요.
    결제완료
    e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
    교보 e캐시 간편 결제
    sam 열람권 선물하기
    • 보유 권수 / 선물할 권수
      0권 / 1
    • 받는사람 이름
      받는사람 휴대전화
    • 구매한 이용권의 대한 잔여권수를 선물할 수 있습니다.
    • 열람권은 1인당 1권씩 선물 가능합니다.
    • 선물한 열람권이 ‘미등록’ 상태일 경우에만 ‘열람권 선물내역’화면에서 선물취소 가능합니다.
    • 선물한 열람권의 등록유효기간은 14일 입니다.
      (상대방이 기한내에 등록하지 않을 경우 소멸됩니다.)
    • 무제한 이용권일 경우 열람권 선물이 불가합니다.
    이 상품의 총서 전체보기
    네이버 책을 통해서 교보eBook 첫 구매 시
    교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 네이버 책을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)
    구글북액션을 통해서 교보eBook
    첫 구매 시 교보e캐시 지급해 드립니다.
    교보e캐시 1,000원
    • 첫 구매 후 3일 이내 다운로드 시 익일 자동 지급
    • 한 ID당 최초 1회 지급 / sam 이용권 제외
    • 구글북액션을 통해 교보eBook 구매 이력이 없는 회원 대상
    • 교보e캐시 1,000원 지급 (유효기간 지급일로부터 7일)