인공지능 엔지니어를 위한 심층 학습

신경망, 역전파, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 자연어 처리, 강화 학습

씨익북스 편집부 지음

블로그펍 2025년 04월 12일 출간

작품소개

책소개

"『인공지능 엔지니어를 위한 심층 학습』은 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나인 심층 학습(Deep Learning)의 기초부터 고급 개념까지 폭넓게 다루는 책입니다. 이 책은 인공지능 엔지니어, 데이터 과학자, 그리고 관련 분야에 관심이 있는 모든 이들에게 유용한 자료가 될 것입니다.

책의 첫 번째 부분에서는 심층 학습의 기본 개념과 역사적 배경을 설명하며, 인공지능의 발전 과정과 심층 학습이 어떻게 등장하게 되었는지를 살펴봅니다. 이어서 신경망의 구조, 작동 원리 및 다양한 유형의 신경망(예: CNN, RNN, GAN 등)에 대해 자세히 소개합니다. 각 모델의 특징과 활용 사례를 통해 독자들이 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 기초 지식을 쌓을 수 있도록 돕습니다.

두 번째 부분에서는 실습을 중심으로 심층 학습 모델을 구축하고 훈련시키는 과정에 대해 다룹니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 주요 프레임워크를 활용한 코드 예제와 함께, 데이터 전처리, 모델 평가 및 하이퍼파라미터 조정과 같은 중요한 주제를 포함하고 있습니다. 이를 통해 독자들은 이론뿐만 아니라 실무 경험도 쌓을 수 있습니다.

마지막으로, 최신 연구 동향과 향후 전망에 대해서도 논의합니다. 심층 학습이 현재와 미래의 산업에 미치는 영향과 함께, 윤리적 고려 사항 및 사회적 책임에 대해서도 심도 있게 다루어, 독자들이 기술의 발전을 올바르게 이해하고 적용할 수 있도록 안내합니다.

『인공지능 엔지니어를 위한 심층 학습』은 초보자부터 전문가까지 모두에게 적합한 자료로, 심층 학습에 대한 깊이 있는 이해를 제공하며 실무에 바로 적용할 수 있는 유용한 정보를 담고 있습니다. 이 책을 통해 독자들은 인공지능 기술의 최전선에서 활발히 활동할 수 있는 역량을 기르게 될 것입니다."

목차

"인공지능 엔지니어를 위한 심층 학습의 소제목 50개입니다.
기초부터 시작하는 심층 학습
신경망의 구조와 원리
퍼셉트론의 기초 이해
다층 퍼셉트론의 작동 방식
활성화 함수의 종류와 선택
오차 역전파 알고리즘 이해하기
정규화 기법의 필요성과 종류
드롭아웃과 과적합 방지
최적화 알고리즘의 비교
학습률 조정의 중요성
배치 정규화의 역할과 적용
컨볼루션 신경망(CNN) 소개
CNN의 구조와 특징
풀링 레이어의 역할
순환 신경망(RNN) 개요
LSTM과 GRU의 차이점
자연어 처리에서의 심층 학습
전이 학습의 개념과 활용
생성적 적대 신경망(GAN) 이해하기
강화 학습과 심층 학습의 결합
모델 평가와 성능 측정
하이퍼파라미터 튜닝 방법
데이터 전처리의 중요성
시계열 데이터 처리 기법
이미지 분류와 객체 탐지
비지도 학습의 원리
딥러닝 프레임워크 비교
TensorFlow로 시작하는 심층 학습
PyTorch의 장점과 활용
모델 배포와 운영의 기초
AI 윤리와 책임 있는 AI
심층 학습의 최신 동향
AI와 빅데이터의 융합
산업별 심층 학습 활용 사례
의료 분야에서의 심층 학습
자율주행차와 심층 학습
스마트 팩토리와 AI
AI 기반 추천 시스템 설계
음성 인식 기술의 발전
비전 기반 응용 프로그램 개발
데이터 증강 기법의 활용
모델 경량화와 최적화
개발자와 연구자를 위한 리소스
AI 커뮤니티와 협업의 중요성
다양한 데이터 유형 처리하기
심층 학습의 미래와 전망
AI 프로젝트 관리와 팁
심층 학습에서의 실수 피하기
모델의 해석 가능성 확보하기
AI와 사회적 영향
오픈소스 도구와 라이브러리 활용
심층 학습을 위한 추천 도서"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

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