신경망의 기초와 응용

인공지능, 딥러닝, 머신러닝, 퍼셉트론, CNN, RNN, 활성화 함수, 최적화, 손실 함수, 데이터 전처리, 과적합, 정규화, 전이 학습, LSTM, GAN, 신경망 구조, Hyperparameter, 배치 학습, 경량 모델, TensorFlow, PyTorch, 신경망 시각

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.

목차

"신경망의 역사와 발전
기초적인 신경망 구조 이해
퍼셉트론의 원리와 한계
다층 퍼셉트론(MLP)의 개념
활성화 함수의 역할과 종류
비선형 활성화 함수의 중요성
CNN(합성곱 신경망)의 기본 원리
CNN의 구조와 구성 요소
RNN(순환 신경망)의 특성과 활용
LSTM(장기 단기 기억)의 작동 방식
GAN(생성적 적대 신경망)의 이해
신경망의 최적화 기법
손실 함수의 종류와 선택 기준
과적합 문제와 해결 방안
정규화 기법의 필요성
전이 학습의 개념과 사례
하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
배치 학습의 장단점
경량 모델의 설계와 활용
TensorFlow의 기본 개념
PyTorch의 장점과 특징
데이터 전처리의 필수 과정
훈련 데이터와 테스트 데이터의 분리
시각화 기법을 통한 신경망 이해
신경망의 평가 지표
사이킷런과 신경망의 통합
데이터 증강 기법
신경망의 미래와 발전 방향
AI 윤리와 신경망
신경망을 활용한 자연어 처리
신경망을 활용한 이미지 처리
강화 학습과 신경망의 접목
딥러닝과 머신러닝의 차이
신경망의 응용 분야
신경망 구조의 최적화
모델의 성능 개선 전략
실시간 데이터 처리와 신경망
신경망의 디버깅 기법
신경망의 배포와 서비스화
전이 학습을 통한 성능 향상
시계열 데이터와 RNN의 관계
신경망의 자동화 기법
신경망을 활용한 추천 시스템
딥러닝 프레임워크 비교
신경망의 커스터마이징 방법
신경망의 응답성과 처리 속도
신경망의 에너지 효율성
신경망과 클라우드 컴퓨팅
해석 가능한 AI와 신경망
신경망의 사회적 영향
신경망을 통한 예측 모델링
데이터셋의 품질 관리
신경망의 지속 가능한 발전
AI와 신경망의 미래 전망
신경망 연구의 최신 트렌드"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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