딥러닝 개론

최종명 지음

J&H 2023년 09월 19일 출간

작품소개

책소개

딥러닝의 기술이 빠르게 발전하면서 이를 활용하는 분야가 점차 늘어나고 있다. 특히 최근 들어서는 챗GPT의 등장으로 문서 작성, 프로그래밍, 마켓팅, 글쓰기 등의 창작 영역에도 딥러닝의 기술을 활용하고 있다.

이러한 빠른 기술 발전에 따라 컴퓨터 및 일반 학과에서도 딥러닝의 기본 개념과 활용 방법에 대한 교육이 절실히 필요하게 되었다. 그러나 현재 딥러닝 교육은 컴퓨터 분야의 전문 영역에서만 활용될 수 있을 정도로 수학 및 프로그래밍에 대한 지식이 필요하기 때문에 접근이 어려운 문제가 있다.

이 책에서는 딥러닝을 위해서 기본적으로 필요한 수학적인 개념, 프로그래밍 개념, 기계학습과 딥러닝의 차이, 딥러닝 모델, 챗GPT 등의 개념을 소개하고, 이를 활용할 수 있는 예를 소개한다.

목차

1. 인공지능 소개 1
1.1 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 관계 1
1.2 기계학습 개념 및 용어 이해 3
1.3 신경망 이해 8
1.4 딥러닝 소개 11
2. 프로그래밍 기초 19
2.1 실습을 위한 컴퓨터 환경 설정 19
2.2 파이썬 연산자 사용하기 22
2.3 파이썬 언어 제어문 28
2.4 데이터 표현과 처리 34
2.5 다른 기능을 import해서 사용하기 41
2.6 양식에 맞게 출력하기 · 43
2.7 numpy 라이브러리 활용하기 44
3. 딥러닝 관련 수학 47
3.1 오차 계산 47
3.2 지수와 로그 48
3.3 함수 55
3.4 행렬 68
4. 기계학습 알고리즘 79
4.1 k-NN 알고리즘 79
4.2 나이브 베이스 알고리즘 87
5. 신경망과 딥러닝 이해 105
5.1 신경망 이해 105
5.2 다계층 신경망 114
5.3 신경망과 오차 121
6. 텐서플로우 프로그래밍 127
6.1 텐서플로우 소개 127
6.2 텐서플로우 이해하기 133
6.3 텐서플로우를 이용한 MNIST 숫자 인식 138
6.4 텐서플로우를 활용한 선형 회귀 141
6.5 이미지 데이터를 위한 CNN · 144
6.6 RNN / LSTM 모델 147
7. 다양한 딥러닝 모델 153
7.1 GIT 설치 및 이미지 처리 모델 다운로드 153
7.2 ImageNet을 이용한 이미지 분류 154
7.3 새로운 이미지 분류를 만드는 방법 156
7.4 객체 인식과 탐지 161
7.5 욜로 모델 169
7.6 GAN 모델 171
7.7 Transformer 모델 175
8. 챗GPT 시작하기 177
8.1 오픈AI와 챗GPT 소개 177
8.2 챗GPT 맛보기 183
8.3 챗GPT을 활용할 수 있는 분야 193
9. 챗GPT API 프로그래밍 207
9.1 API를 위한 키 207
9.2 파이썬 개발자를 위한 라이브러리 설정 209
9.3 OPENAI API 프로그래밍 212
9.4 API의 파라메터 의미 219

인물정보

저자(글) 최종명

저자 최종명은 국립목포대학교 컴퓨터공학과 교수 입니다