딥러닝으로 배우는 이미지 분류

딥러닝, 이미지 분류, CNN, 신경망, 데이터 전처리, 컴퓨터 비전, 특징 추출, 텐서플로우, 파이토치, 전이 학습, 과적합, 활성화 함수, 정규화, 데이터 증강, 모델 평가, 하이퍼파라미터, 분류 정확도, 손실 함수, 딥러닝

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"딥러닝으로 배우는 이미지 분류"는 딥러닝을 활용한 이미지 분류의 핵심 개념과 기술을 다루는 책입니다. CNN(합성곱 신경망)을 중심으로 신경망의 구조와 작동 원리를 설명하며, 데이터 전처리와 컴퓨터 비전의 기초를 다룹니다. 특징 추출과 전이 학습을 통해 모델의 성능을 향상시키는 방법을 소개하고, 과적합 방지와 정규화 기법을 설명합니다. 텐서플로우와 파이토치 같은 딥러닝 프레임워크를 활용한 실습을 통해 실전 감각을 익힐 수 있습니다. 또한, 데이터 증강과 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 분류 정확도를 높이는 방법을 제시하며, 손실 함수와 활성화 함수의 역할을 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 책은 딥러닝을 통해 이미지 분류를 배우고자 하는 독자에게 필수적인 가이드를 제공합니다.

목차

"딥러닝의 기초 이해하기
이미지 분류의 중요성
CNN의 구조와 동작 원리
신경망의 구성 요소
데이터 전처리 기법
컴퓨터 비전의 발전
특징 추출의 원리
텐서플로우 설치 및 기본 사용법
파이토치 설치 및 기본 사용법
전이 학습의 이해
과적합 문제 해결하기
활성화 함수의 역할
정규화 기법 소개
데이터 증강 기술
모델 평가의 중요성
하이퍼파라미터 튜닝
분류 정확도의 개념
손실 함수의 종류
CNN 모델 구성하기
실험을 통한 모델 개선
훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리
모델 학습 과정의 시각화
성능 향상을 위한 기법
기계 학습과 딥러닝의 차이
오차 역전파 알고리즘
컨볼루션 연산 이해하기
풀링층의 역할 및 종류
드롭아웃 기법의 적용
배치 정규화의 필요성
모델 저장 및 불러오기
프로젝트 예제: 기본 이미지 분류
프로젝트 예제: 전이 학습 활용
실시간 이미지 분류 시스템 구축
다양한 CNN 아키텍처 비교
모델의 일반화 능력 향상
실제 데이터셋으로 실습하기
하이퍼파라미터 최적화 기법
모델 성능 평가 지표
실패 사례 분석 및 해결책
데이터셋 구축 방법
프레임워크 간의 차이점
GPU 가속을 통한 성능 향상
전이 학습을 위한 최적의 모델 선택
모델 검증 및 테스트 방법
해석 가능한 AI 소개
비지도 학습과 이미지 분류
AI 윤리 및 데이터 사용의 중요성
최신 연구 동향 및 응용 사례
커뮤니티와 자료 활용하기
향후 발전 방향과 전망
프로젝트 아이디어 제안
딥러닝 모델의 배포 방법
실무에서의 이미지 분류 활용 예
기타 이미지 처리 기법 소개"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.