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비전공자를 위한 딥러닝 상세페이지

컴퓨터/IT 컴퓨터/앱 활용 ,   컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

비전공자를 위한 딥러닝

그림으로 이해하는
소장종이책 정가12,000
전자책 정가12,000
판매가12,000
비전공자를 위한 딥러닝 표지 이미지

비전공자를 위한 딥러닝작품 소개

<비전공자를 위한 딥러닝>

딥러닝? 머신러닝? 코딩에 ‘코’자도 모르는 비전공자라면!
이 책에 주목하라!

국문과 출신의 AI 컴퓨터 비전 엔지니어 윤준호의 <그림으로 이해하는 비전공자를 위한 딥러닝>이 책으로 출간하였다.
작가의 블로그에서 연재되었던 <비전공자를 위한 딥러닝>은 비전공자도 쉽게 알아들을 수 있을 정도로 아주 친절하게 집필되었다. 작가의 블로그 연재 글을 묶은 이 책은 블로그에서 볼 수 없는 추가 내용을 포함하여 구성되었으며, 저자가 연재하며 받은 비전공자들을 위한 취업, 진로 관련 Q&A 또한 수록되어있다.

수학과 코딩에 대해 문외한이라면, 이 책이 딥러닝의 개념을 잡는 데에 도움을 줄 것이라고 확신한다.


출판사 서평

<추천사>


인공지능은 어느 때보다 더 빠르게 발전하고 있고 매일매일 놀라운 결과들을 보이고 있습니다. 이제 우리 사람보다 그림을 더 잘 인식하고, 글도 잘 쓰고, 심지어 수학 문제와 그 어렵다는 프로그래밍도 해내고 있습니다. 이럴 때일수록 인공지능이 무엇이고 어떻게 사용해야 할지를 잘 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 마치 우리보다 계산을 더 잘하는 전자계산기가 나왔을 때 이를 잘 활용하던 사람들이 더 앞서 나간 것 같은 역사가 반복되고 있습니다.

<비전공자를 위한 딥러닝>은 제목 그대로 비전공자들도 그림을 보면서 쉽게 개념을 파악하게 해줍니다. 또한 여러분들이 하시는 일에 인공지능을 어떻게 사용하게 될지에 대한 힌트도 많이 얻을 수 있는 책이라 인공지능 시대에 반드시 필요한 책으로 추천드립니다.

- 김성훈 업스테이지 대표, 홍콩과기대 교수, 강의 <모두를 위한 딥러닝>



<비전공자를 위한 딥러닝>은 정말 친절한 인공지능 책이다. 비전공자들도 딥러닝의 방법들을 이해하면서 배울 수 있도록 귀여운 손 그림들을 사용하여 원리를 재미있게 설명하고 있다. 비전공자나 초보자가 아니라하더라도 신경망과 CNN의 원리는 물론이고 경사하강법과 역전파까지 알차게 설명하고 있어 도움이 많이 되는 책이다. 쉽게 인공지능을 시작하고 싶은 분들에게 절대 강추한다.

- 김성진 LG전자 인공지능연구소 수석연구위원(상무), 저서 <3분 딥러닝 케라스맛>



2022년 현재 딥러닝 키워드로 서적 검색을 하면 검색되는 서적의 개수는 400개가 넘습니다. 즉, 매우 많은 서적들이 딥러닝이라는 타이틀로 이미 출판되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 책을 추천하는 이유는 이 책만이 가지고 있는 명확한 아이덴티티가 있기 때문입니다. 그것은 바로 비전공자도 충분히 이해가능하도록 쓰여있다는 것입니다. 저자가 국문학도/철학도 출신이어서 그런지 논리적 전개가 매우 매끄럽고, 글임에도 불구하고 스토리를 통해 딥러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다. 비전공자 출신으로 훌륭한 비전 엔지니어가 되기까지의 고민한 흔적을 곳곳에서 엿볼 수 있으며, 독자의 백그라운드와 상관없이 21세기 필수 아이템 딥러닝에 대해 충분히 이해 할 수 있는 유용한 도서입니다.

- 임은수 아주대학교 정보전자대학원 석사, 로보틱스 엔지니어



이 책의 가장 큰 장점은 독자가 비전공자임을 완벽히 이해하고 작성되었다는 것입니다. 대부분의 책이 전공자를 위해 작성되어 딥러닝을 처음 배우는 비전공자들은 이해하기에 어려움이 많았습니다. 하지만 이 책은 다양하고 쉬운 예시를 통해 어려운 개념도 쉽게 이해되며 기억에 오래 남습니다. 이 책을 다 읽을 때쯤 비전공자도 탄탄한 딥러닝 개념을 쌓을 수 있습니다.

- 최미래 뷰메진 컴퓨터비전 엔지니어, 비전공자



인공지능은 현재 우리의 생활에 다가왔습니다. 인공지능의 꽃인 딥러닝의 동작 원리가 궁금한 초보 개발자들은 생소한 용어와 개념으로 장벽을 느낄 수밖에 없는 상황입니다. <비전공자를 위한 딥러닝>은 기초 개념부터 시작하여 선형회귀, 신경망으로 이어지는 친절한 설명으로 이러한 장벽을 허물게 만듭니다. 국문과 전공자의 맛깔나는 글과 그림이 딥러닝의 세계를 쉽고 즐겁게 입문할 수 있어 초보자들에게 강력히 추천합니다.

- 김현우 네이블커뮤니케이션즈 통신클라우드개발팀




메모리와 모바일 산업의 발전으로 데이터가 넘쳐나는 세상이 되어가고 있고, 축적된 데이터로부터 유의미한 정보를 얻어내는 도구로 가장 주목 받고 있는 것이 딥러닝입니다. 무궁무진한 가능성을 가진 딥러닝의 매력에 많은 분들이 입문하고자 시도하지만 다소 높은 진입장벽에, 특히나 수학과 거리를 두고 살았던 비전공자들에겐 어디서부터 시작해야할 지 갈피를 잡는 것조차 힘들 수 있습니다. 저자는 비전공자로서 본인이 직접 경험하며 힘들었던 점을 토대로 딥러닝의 세계에 조금이나마 더 쉽게 발을 내딛을 수 있게 만들었습니다. 딥러닝의 세계에 첫 발을 내딛고자 하는 분들에게 이 책은 나침반이 될 것입니다.

- 장수원 한국항공대학교 재학생



저자의 말에 나와 있는 것처럼 이 책은 딥러닝 분야의 <지대넓얕>을 추구하는 책입니다. 이 목표를 위해 저자는 머신러닝에서 '학습'의 의미와 같이 아주 기본적인 내용부터 차근차근 설명합니다. 물론 신경망과 같은 핵심 개념들, 나아가 더 나은 모델을 만들기 위한 기법까지 아우르고 있기에 마냥 쉽지만은 않을 수 있습니다. 저자는 이런 깊이 있는 내용을 설명하기 위해 본인이 직접 그린 그림을 충분히 활용하는데, 이 이미지들이 내용을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 그렇기에 저는 머신러닝과 딥러닝이 궁금하지만 막연한 두려움에 선뜻 도전해보지 못했던 분들께 이 책을 추천합니다.

- 김진오 휴이노 백엔드개발자, 비전공자



새로운 지식을 배울 때, 용어의 어려움이나 복잡한 디테일은 부차적인 문제입니다. 그보다는 그 지식의 전체적인 구성과 해당 지식의 관점에서 사고하는 방식을 배우는 것이 중요합니다. 딥러닝도 마찬가지입니다. 이 책은 첨단에 있는 딥러닝 지식들을 욱여넣기보다, 딥러닝의 기본적인 구조를 이해함으로써 그러한 방식으로 사고할 수 있도록 도와줍니다. 완벽한 백지에서 처음 딥러닝의 세계로 발을 들이고 싶은 분들께 좋은 밑그림이 될 것입니다.

- 김성익 한양대학교 재학생, 부스트캠프 AI Tech 1기



1. 딥러닝의 개념, 머신러닝의 개념, 인공지능의 개념 등 딥러닝 관련해서 쉽고 재밌게 설명합니다
법대를 나온 저도 이해할 수 있게 이야기와 이미지를 적절히 배치하여 쉽게 쉽게 읽히고 이해갑니다.

2. 핵심개념에 대한 명쾌한 설명과 예시 활용
선형회귀(linear regression)와 같은 부분도 예제로서 일반화된 접근과 함께 자연스레 관련된 개념들로 안내해 줍니다.

3. 딥러닝에 대한 관점이 조금은 바뀌었어요
Platform 서비스 사업과 함께 자율주행 관련 사업 및 전략을 많이 다룸에 딥러닝이란 단어는 많이 접하였지만, 상세히 알게 됨에는 한계가 있었습니다. 스물몇해전 고등학생으로 돌아가 수학의 개념원리를 공부하던 그 때가 생각날정도로 개념원리에 중심의 딥러닝과 관련 내용들이 차근차근 비전공자 눈높이에 맞춰 잘 설명되어 있었습니다.
저자님의 개인적 경험에서 바탕한, 진정한 비전공자들을 위한 입문서가 나온듯 하여 비단 AI 개발자를 꿈꾸는 비전공자 뿐만 아닌 딥러닝에 관심 있는 많은 분들이 읽음에도 강력 추천 드립니다.

- 권혁찬 42dot 사업총괄


저자 소개

저자: 윤준호

국문학과를 졸업했지만 42 Seoul, 네이버 부스트캠프 AI Tech를 거쳐 컴퓨터 비전 엔지니어로 일하고 있다. 블로그에 '비전공자를 위한 딥러닝'을 연재하던 중 출판 제의를 받아 책을 내게 되었다. 여러 채널을 통해 개발자를 꿈꾸는 비전공자들에게 경험이 담긴 조언을 해주고 있다.

국문과 공대생 www.philgineer.com

목차

Part 1. 큰 그림 살펴보기
1. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (1)
2. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (2)
3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝
4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습

Part 2. 핵심 개념 익히기
1. 선형 회귀 – 집값 예측하기
2. 선형 회귀 – 오차와 비용
3. 신경망 기초 – 비선형 변환이 필요한 이유
(부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현
4. 신경망 기초 – 가중치 행렬 연산
(부록: 파이썬 실습) 가중치 행렬 연산
5. 신경망 학습 – 경사하강법
6. 신경망 학습 – 순전파로 예측하기
7. 신경망 학습 – 역전파로 학습하기

Part 3. 한 걸음 더 나아가기
1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피
2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 – 오버피팅 문제
3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기
4. 다음 단계로 나아가기
(부록: 총정리) 기말고사
(부록 : Q&A) 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?


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