딥러닝 혁명: 인공지능의 미래

신경망, 머신러닝, 데이터셋, 알고리즘, 오버피팅, 활성화 함수, CNN, RNN, 강화학습, 전이학습, 자연어처리, 이미지 인식, 데이터 전처리, 하이퍼파라미터, GPU, TensorFlow, PyTorch, 딥러닝 프레임워크, 모델 평가, 손실 함수

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"『딥러닝 혁명: 인공지능의 미래』는 인공지능과 머신러닝의 최전선에서 활발히 진행되고 있는 딥러닝 기술에 대한 포괄적이고 심도 깊은 탐구를 제공합니다. 이 책은 신경망의 기본 원리부터 시작해, 다양한 알고리즘과 데이터셋의 중요성까지 다루며, 독자들이 딥러닝의 핵심 개념을 이해할 수 있도록 돕습니다.

특히, 오버피팅 문제와 그 해결 방안, 활성화 함수의 역할, CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망)의 구조와 응용에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다. 또한, 강화학습과 전이학습 같은 최신 기술 트렌드에 대해서도 깊이 있게 다루어, 독자들이 빠르게 변화하는 인공지능 분야에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원합니다.

자연어처리와 이미지 인식 분야에서의 실용적인 사례를 통해, 데이터 전처리와 하이퍼파라미터 조정의 중요성을 강조하며, TensorFlow와 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 활용한 실습을 통해 독자들이 실제로 모델을 구축하고 평가할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다.

이 책은 딥러닝의 기초부터 고급 개념까지 포괄적으로 다룸으로써, 학생, 연구자, 실무자 모두에게 유익한 자료가 될 것입니다. 딥러닝의 이론과 실제를 조화롭게 접목시켜, 독자들이 인공지능의 미래를 이해하고 그 혁신의 일원이 될 수 있도록 이끌어 줄 것입니다. 이 책을 통해 독자들은 인공지능의 무한한 가능성을 탐구하며, 새로운 기술을 통해 세상을 변화시킬 수 있는 지식과 영감을 얻을 수 있을 것입니다."

목차

"딥러닝의 기초 이해하기
신경망의 구조와 작동 원리
퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
활성화 함수의 종류와 역할
CNN의 원리와 이미지 처리
RNN의 특징과 시계열 데이터
강화학습의 기본 개념
전이학습을 통한 효율적인 학습
자연어처리의 딥러닝 활용
이미지 인식의 혁신적 변화
데이터 전처리의 중요성과 기법
하이퍼파라미터 최적화 전략
GPU 가속의 필요성과 이점
TensorFlow의 기본 사용법
PyTorch의 장점과 활용 사례
딥러닝 프레임워크 비교
모델 평가 지표의 이해
손실 함수의 선택 기준
오버피팅 문제와 해결 방법
정규화 기법의 종류와 효과
데이터셋 구축 및 관리 전략
딥러닝 모델의 배포와 운영
딥러닝 연구의 최신 트렌드
딥러닝과 빅데이터의 관계
AI 윤리와 사회적 영향
딥러닝을 위한 프로그래밍 언어
전문가가 추천하는 딥러닝 도서
딥러닝 커뮤니티 참여 방법
실제 사례로 배우는 딥러닝
비지도 학습의 가능성과 한계
지식 그래프와 딥러닝의 결합
딥러닝의 미래 예측
멀티모달 학습의 발전
딥러닝을 통한 의사결정 지원
AI와 IoT의 융합 가능성
딥러닝의 산업별 응용 사례
자율주행차와 딥러닝
의료 분야에서의 딥러닝 활용
딥러닝의 언어 모델 발전
딥러닝의 경제적 가치
AI의 설명 가능성 문제
딥러닝과 클라우드 컴퓨팅
하드웨어 최적화와 성능 향상
딥러닝 연구의 주요 학회와 저널
AI와 머신러닝 교육의 변화
딥러닝을 통한 예측 모델링
인공지능의 창의성과 딥러닝
AI 기반 추천 시스템의 원리
딥러닝과 보안 이슈
딥러닝의 실험적 접근법
데이터 라벨링 기법과 도구
AI 스타트업의 성공 사례
딥러닝 프로젝트 관리 방법
성능 개선을 위한 모듈화 전략
딥러닝의 글로벌 트렌드
AI 기술의 미래를 준비하는 방법
딥러닝과 사회 변화의 연관성"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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