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, 배
작품 정보
《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.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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