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모두의 딥러닝 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

모두의 딥러닝

구매종이책 정가24,000
전자책 정가16,800(30%)
판매가16,800
모두의 딥러닝

책 소개

<모두의 딥러닝> 딥러닝을 전혀 모르는 사람이 봐도 술술 읽을 수 있게 쉽게 설명한다. 또한, 딥러닝의 원리를 잘 보여주는 예제를 엄선하여 직관적인 몇 줄의 코드로 강력한 딥러닝을 구현해볼 수 있다. 다양하고 실질적인 예제를 통해 재미있게 학습할 수 있으며, 모든 예제는 가상 머신을 설치할 필요 없이 윈도 10에서 손쉽게 실행할 수 있어 편리하다. 복잡한 수식은 최대한 줄이고 고급 기술은 심화 학습에서 추가로 학습할 수 있게 단계별로 구성하였다. ‘이론 없는 실습’, ‘실습 없는 이론’이 아닌 이론과 실습 두 날개의 균형을 잡음으로써, 배운 내용을 올바로 이해하고 실전에서 제대로 써먹을 수 있도록 안내한다. 이 책을 읽고 나면 ‘나의 사례’에 적합한 딥러닝 모델을 구현할 수 있을 것이다.



저자 소개

일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 박사 학위를 받고 미국 텍사스대학교 박사 후 과정을 거쳐, 현재 미국 인디애나대학교 (IU) 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무 중입니다.
IU 뇌신경 영상 데이터 센터 및 IU 치매 질환 연구 센터에서 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있습니다.
2015년 국제 학회지에 발표한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 연구는 영국의 《이코노미스트》와 국내 다수 언론에 소개된 바 있습니다.
2002년부터 방송대 TV 강의와 칼럼을 통해 어려운 내용을 쉽게 설명하는 작업을 해 왔고 컴퓨터·IT 분야 서적을 여러 권 집필하였습니다.

목차

[첫째 마당] 나의 첫 딥러닝
1장 최고급 요리를 먹을 시간
__1.1 딥러닝 실행을 위한 준비 사항
__1.2 딥러닝 작업 환경 만들기
__1.3 파이참 설치하기
__1.4 딥러닝 실행하기

2장 처음 해 보는 딥러닝
__2.1 미지의 일을 예측하는 힘
__2.2 폐암 수술 환자의 생존율 예측하기
__2.3 딥러닝 코드 분석
__2.4 ‘블랙박스’를 극복하려면?


[둘째 마당] 딥러닝의 동작 원리
3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀
__3.1 선형 회귀의 정의
__3.2 가장 훌륭한 예측선이란?
__3.3 최소 제곱법
__3.4 코딩으로 확인하는 최소 제곱
__3.5 평균 제곱근 오차
__3.6 잘못 그은 선 바로잡기
__3.7 코딩으로 확인하는 평균 제곱근 오차

4장 오차 수정하기: 경사 하강법
__4.1 미분의 개념
__4.2 경사 하강법의 개요
__4.3 학습률
__4.4 코딩으로 확인하는 경사 하강법
__4.5 다중 선형 회귀란?
__4.6 코딩으로 확인하는 다중 선형 회귀

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀
__5.1 로지스틱 회귀의 정의
__5.2 시그모이드 함수
__5.3 오차 공식
__5.4 로그 함수
__5.5 코딩으로 확인하는 로지스틱 회귀
__5.6 여러 입력 값을 갖는 로지스틱 회귀
__5.7 실제 값 적용하기
__5.8 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론으로


[셋째 마당] 신경망의 이해
6장 퍼셉트론
__6.1 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수
__6.2 퍼셉트론의 과제
__6.3 XOR 문제

7장 다층 퍼셉트론
__7.1 다층 퍼셉트론의 설계
__7.2 XOR 문제의 해결
__7.3 코딩으로 XOR 문제 해결하기

8장 오차 역전파
__8.1 오차 역전파의 개념
__8.2 코딩으로 확인하는 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로
__9.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
__9.2 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법


[넷째 마당] 딥러닝 기본기 다지기
10장 모델 설계하기
[실습] 폐암 수술 환자의 생존율 예측
__10.1 모델의 정의
__10.2 입력층, 은닉층, 출력층
__10.3 모델 컴파일
__10.4 교차 엔트로피
__10.5 모델 실행하기

11장 데이터 다루기
[실습] 피마 인디언 당뇨병 예측
__11.1 딥러닝과 데이터
__11.2 피마 인디언 데이터 분석하기
__11.3 panda를 활용한 데이터 조사
__11.4 데이터 가공하기
__11.5 matplotlib를 이용해 그래프로 표현하기
__11.6 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행

12장 다중 분류 문제 해결하기
[실습] 아이리스 품종 예측
__12.1 다중 분류 문제
__12.2 상관도 그래프
__12.3 원-핫 인코딩
__12.4 소프트맥스
__12.5 아이리스 품종 예측 실행

13장 과적합 피하기
[실습] 초음파 광물 예측
__13.1 데이터의 확인과 실행
__13.2 과적합 이해하기
__13.3 학습셋과 테스트셋
__13.4 모델 저장과 재사용
__13.5 k겹 교차 검증

14장 베스트 모델 만들기
[실습] 와인의 종류 예측
__14.1 데이터의 확인과 실행
__14.2 모델 업데이트하기
__14.3 그래프로 확인하기
__14.4 학습의 자동 중단

15장 선형 회귀 적용하기
[실습] 보스턴 집값 예측
__15.1 데이터 확인하기
__15.2 선형 회귀 실행

[다섯째 마당] 딥러닝의 활용
16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기 204
__16.1 데이터 전처리
__16.2 딥러닝 기본 프레임 만들기
__16.3 더 깊은 딥러닝
__16.4 컨볼루션 신경망(CNN)
__16.5 맥스 풀링
__16.6 컨볼루션 신경망 실행하기

17장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
__17.1 LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
__17.2 LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
__17.3 케라스 예제를 통한 더 넓은 활용

부록
[부록 A] 심화학습 1: 오차 역전파의 계산법
1. 편미분이란?
2. 출력층의 오차 업데이트
3. 오차 공식
4. 체인 룰
5. 체인 룰 계산하기
6. 가중치 업데이트하기
7. 은닉층의 오차 업데이트
8. 은닉층의 오차 계산 방법
9. 델타 식

[부록 B] 심화학습 2: 파이썬 코드로 확인하는 신경망
1. 환경 변수 설정하기
2. 신경망의 실행

[부록 C] 심화학습 3: 수식과 함께 익히는 고급 경사 하강법
1. 확률적 경사 하강법
2. 모멘텀
3. 네스테로프 모멘텀
4. 아다그라드
5. 알엠에스프롭
6. 아담

[부록 D] 여러 가지 환경 설정
1. GPU 환경에서 설치하기
2. 리눅스에서 설치하기
3. 맥에서 설치하기

[부록 E] 텐서플로 실행 오류 해결하기


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