이미지넷: 딥러닝의 혁신

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"이미지넷: 딥러닝의 혁신"은 딥러닝과 이미지 인식 분야의 핵심 개념과 기술을 탐구하는 책입니다. 이 책은 신경망과 컴퓨터 비전의 발전을 이끌어온 이미지넷 데이터셋을 중심으로, 머신러닝의 다양한 알고리즘과 모델 훈련 기법을 소개합니다. CNN(합성곱 신경망)과 전이 학습을 통해 이미지 분류와 객체 탐지의 성능을 극대화하는 방법을 설명하며, 특징 추출과 이미지 처리의 최신 기술을 다룹니다. 또한 AI 연구의 성과를 바탕으로 과적합 방지, 데이터 증강, 하이퍼파라미터 튜닝 등 모델의 성능을 최적화하는 전략을 제시합니다. 자동화와 기술 발전의 흐름 속에서 딥러닝의 미래를 조망하는 이 책은 연구자와 실무자 모두에게 유용한 통찰을 제공합니다.

목차

"딥러닝의 기초 이해하기
이미지넷의 역사와 발전
신경망의 기본 구조
CNN의 원리와 응용
이미지 인식의 중요성
전이 학습의 개념과 활용
데이터셋의 구성과 선택
머신러닝 vs 딥러닝
객체 탐지의 최신 기술
특징 추출 기법
이미지 처리의 기본 기술
AI의 발전과 미래
성능 평가의 기준과 방법
과적합 문제 해결하기
데이터 증강의 필요성과 기법
하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
자동화된 모델 훈련
딥러닝의 알고리즘 종류
컴퓨터 비전의 응용 분야
이미지넷 대회와 그 영향
모델 성능 최적화 전략
신경망의 활성화 함수
딥러닝 프레임워크 비교
AI 연구의 최신 동향
데이터 수집과 전처리 방법
딥러닝 모델의 해석 가능성
이미지 분류의 기초
성능 평가를 위한 지표
AI와 윤리적 고려사항
딥러닝의 산업 응용 사례
컴퓨터 비전의 도전 과제
모델 훈련 속도 향상 기술
딥러닝의 기초 수학
이미지넷의 데이터 다양성
AI 기술의 사회적 영향
신경망의 학습 과정
CNN의 다양한 변형
딥러닝 연구의 미래 방향
데이터셋의 품질 관리
AI의 창의성과 혁신
전이 학습의 효과적인 활용
모델 검증과 테스트
AI 기술의 상용화 과정
딥러닝의 하드웨어 요구사항
이미지넷의 데이터 라벨링
AI와 인간의 협업
딥러닝의 경제적 가치
실시간 이미지 처리 기술
AI의 발전과 직업 시장
딥러닝의 교훈과 사례 연구
데이터의 편향과 그 영향
AI 모델의 지속 가능한 개발
딥러닝에서의 지식 전이"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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