신경망의 비밀: 기초부터 응용까지

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 31일 출간

작품소개

책소개

"신경망의 비밀: 기초부터 응용까지는 인공지능과 머신러닝의 핵심 기술인 신경망에 대한 포괄적이고 심도 있는 탐구를 제공합니다. 이 책은 신경망의 기초 개념부터 시작하여, 퍼셉트론, 활성화 함수, 손실 함수 등 기본적인 요소들을 학습하고, 이를 바탕으로 딥러닝의 다양한 응용 분야를 살펴봅니다.

독자들은 신경망의 구조와 작동 원리를 이해하면서 CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망) 같은 대표적인 딥러닝 모델을 통해 이미지 인식, 자연어 처리, 강화 학습 등 실제 사례를 공부할 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 훈련, 검증과 같은 실무적인 과정도 상세히 다루어 실전에서의 적용 가능성을 높입니다.

책은 과적합, 최적화 기법, 배치 처리와 같은 심화 주제를 통해 독자들에게 보다 깊은 이해를 제공합니다. 특히, 전이 학습과 경량화 기법은 최신 트렌드와 기법을 반영하여, 실제로 활용할 수 있는 기술을 배울 수 있는 기회를 제공합니다.

이 책은 신경망과 딥러닝에 대한 기초부터 시작하여, 실무에서 바로 사용할 수 있는 응용 기술까지 폭넓게 다루므로, 기초부터 탄탄히 다지고 싶은 초보자부터 심화 지식을 원하는 연구자와 개발자까지 모두에게 유용한 자료가 될 것입니다. 신경망의 비밀을 통해 인공지능의 미래를 함께 탐험해보세요."

목차

"신경망의 역사와 발전 과정
인공지능의 기초 개념 이해하기
머신러닝과 딥러닝의 차이
신경망의 기본 구조
퍼셉트론의 원리와 활용
활성화 함수의 종류와 특징
손실 함수의 역할과 중요성
경량화 기법과 그 필요성
전이 학습의 개념과 적용
합성곱 신경망(CNN)의 구조와 작동 원리
순환 신경망(RNN)의 특징과 응용
강화 학습의 기본 원리
데이터 전처리의 중요성과 방법
하이퍼파라미터 튜닝의 기법
훈련과 검증의 과정
과적합 방지 기법
최적화 알고리즘의 종류와 선택
배치 처리의 장점과 단점
드롭아웃과 정규화 기법
모델 평가 지표 이해하기
신경망의 시각화 기법
딥러닝 프레임워크 비교
데이터 증강의 필요성과 방법
시계열 데이터 처리 기법
GAN(Generative Adversarial Networks)의 원리
기계 번역 시스템의 작동 방식
자연어 처리(NLP)에서의 신경망 활용
이미지 분류와 CNN의 적용
머신러닝 프로젝트의 단계
클라우드 기반 딥러닝 서비스
전이 학습을 활용한 이미지 인식
신경망의 윤리적 고려사항
AI와 데이터 프라이버시 문제
딥러닝의 최신 트렌드
신경망을 이용한 게임 AI 개발
인공지능과 인간의 협업
의료 분야에서의 딥러닝 응용
자율주행차와 딥러닝 기술
신경망의 성능 향상을 위한 기법
비지도 학습의 개념과 활용
딥러닝과 IoT의 융합
지속 가능한 AI 개발을 위한 접근법
AI 모델의 배포와 운영
신경망의 미래 전망
퀀텀 머신러닝의 가능성
AI와 창의성의 교차점
신경망을 통한 예측 모델링
AI 스타트업의 성공 사례
딥러닝과 빅데이터의 관계
AI의 사회적 영향과 책임
신경망 연구의 최신 동향
AI를 활용한 에너지 효율성 개선
AI와 로봇공학의 융합
딥러닝을 통한 금융 데이터 분석
AI와 환경 문제 해결 방안"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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