딥 러닝의 기초와 응용

신경망, 머신러닝, 데이터셋, 피쳐 추출, 활성화 함수, 경량화, 과적합, 정규화, 최적화, CNN, RNN, LSTM, GAN, 전이 학습, 하이퍼파라미터, 데이터 전처리, 손실 함수, 그래디언트, 배치 처리,

씨익북스 편집부 지음

아쿠아북스 2025년 03월 04일 출간

작품소개

책소개

"《딥 러닝의 기초와 응용》은 현대 인공지능의 핵심 기술인 딥 러닝에 대한 포괄적인 안내서입니다. 딥 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 능력을 갖춘 신경망 모델을 기반으로 하여, 이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행차 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이 책은 딥 러닝의 기초를 체계적으로 설명하며, 이를 통해 독자들이 실질적인 응용력을 기를 수 있도록 돕습니다.

책의 주요 내용은 신경망의 기본 개념에서 시작하여 머신러닝과의 관계를 설명합니다. 데이터셋의 중요성과 피쳐 추출 기술, 활성화 함수의 역할, 그리고 경량화와 과적합 문제 해결을 위한 정규화 기법까지, 딥 러닝의 기초부터 심화 내용까지 상세하게 다룹니다. 또한 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), LSTM(장기 단기 메모리), GAN(생성적 적대 신경망) 등 다양한 네트워크 아키텍처를 소개하여 각 모델의 특징과 적용 사례를 제시합니다.

전이 학습과 하이퍼파라미터 조정, 데이터 전처리, 손실 함수, 그래디언트 계산, 배치 처리 등 실전에서 자주 접하는 문제와 그 해결 방법들도 포함되어 있습니다. 마지막으로, TensorFlow, PyTorch 등 인기 있는 딥러닝 프레임워크를 활용한 실습 예제도 제시하여, 이론과 실제를 연결하는 데 도움을 줍니다.

이 책은 딥 러닝을 처음 접하는 학습자부터 현업에서 활용하고자 하는 전문가까지, 모든 독자에게 유용한 지침서가 될 것입니다. 딥 러닝의 기초를 통해 자신의 아이디어를 실현하고, 인공지능의 미래를 함께 만들어 나가세요."

목차

"딥 러닝의 정의와 역사
신경망의 기본 구조
퍼셉트론의 원리
활성화 함수의 역할과 종류
경량화 기법의 필요성
과적합의 개념과 방지 방법
정규화 기법 소개
최적화 알고리즘의 종류
경사 하강법의 이해
배치 처리의 이점
데이터셋의 중요성
훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리
피쳐 추출의 기법
전이 학습의 활용
CNN의 구조와 특징
RNN의 작동 원리
LSTM의 필요성
GAN의 기본 개념
하이퍼파라미터 조정 방법
모델 평가 지표
손실 함수의 종류와 선택
그래디언트 소실 문제 해결
초기화 방법의 중요성
드롭아웃 기법의 사용
데이터 전처리의 단계
데이터 증강 기법
모델 앙상블 기법
딥러닝 프레임워크 비교
파이썬을 활용한 딥러닝 실습
TensorFlow의 기본 사용법
PyTorch의 특징 및 장점
딥러닝 모델의 시각화
모델 배포와 운영
클라우드 기반 딥러닝
AI 윤리와 책임
딥러닝의 산업별 응용 사례
자연어 처리에서의 딥러닝
컴퓨터 비전에서의 딥러닝
음성 인식과 딥러닝
비지도 학습의 적용
강화 학습의 개념
상황에 따른 모델 선택
하이퍼파라미터 튜닝 전략
모델의 해석 가능성
실시간 데이터 처리
대규모 데이터 처리 기법
딥러닝의 미래 전망
AI와 머신러닝의 차이
딥러닝을 위한 수학적 기초
실습 프로젝트와 사례 연구
커뮤니티와 자료 활용법
딥러닝 관련 최신 연구 동향
AI의 사회적 영향
실패 사례와 교훈
딥러닝의 경과 및 발전 방향"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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