1장 딥러닝이란 무엇인가?
1.1 인공 지능과 머신 러닝, 딥러닝
__1.1.1 인공 지능
__1.1.2 머신 러닝
__1.1.3 데이터에서 표현을 학습하기
__1.1.4 딥러닝에서 ‘딥’이란 무엇일까?
__1.1.5 그림 3개로 딥러닝의 작동 원리 이해하기
__1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과
__1.1.7 단기간의 과대 선전을 믿지 말자
__1.1.8 AI에 대한 전망
1.2 딥러닝 이전: 머신 러닝의 간략한 역사
__1.2.1 확률적 모델링
__1.2.2 초창기 신경망
__1.2.3 커널 방법
__1.2.4 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅 머신
__1.2.5 다시 신경망으로
__1.2.6 딥러닝의 특징
__1.2.7 머신 러닝의 최근 동향
1.3 왜 딥러닝일까? 왜 지금일까?
__1.3.1 하드웨어
__1.3.2 데이터
__1.3.3 알고리즘
__1.3.4 새로운 투자의 바람
__1.3.5 딥러닝의 대중화
__1.3.6 지속될까?
2장 신경망의 수학적 구성 요소
2.1 신경망과의 첫 만남
2.2 신경망을 위한 데이터 표현
__2.2.1 스칼라(랭크- 0 텐서
__2.2.2 벡터(랭크-1 텐서
__2.2.3 행렬(랭크-2 텐서
__2.2.4 랭크-3 텐서와 더 높은 랭크의 텐서
__2.2.5 핵심 속성
__2.2.6 넘파이로 텐서 조작하기
__2.2.7 배치 데이터
__2.2.8 텐서의 실제 사례
__2.2.9 벡터 데이터
__2.2.10 시계열 데이터 또는 시퀀스 데이터
__2.2.11 이미지 데이터
__2.2.12 비디오 데이터
2.3 신경망의 톱니바퀴: 텐서 연산
__2.3.1 원소별 연산
__2.3.2 브로드캐스팅
__2.3.3 텐서 곱셈
__2.3.4 텐서 크기 변환
__2.3.5 텐서 연산의 기하학적 해석
__2.3.6 딥러닝의 기하학적 해석
2.4 신경망의
쉽고 간결하다!
케라스 창시자이자 구글 AI 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이런 개념을 바탕으로 케라스를 만들었으며, 현재 딥러닝을 시작하기에 가장 쉬운 라이브러리로 평가받고 있다. 이 책 역시 ‘인공 지능의 민주화’를 위한 일환이다. 1판 대비 75% 이상 수정된 2판은 직관적인 설명, 컬러 일러스트레이션, 명확한 예로 딥러닝 애플리케이션 개발을 시작하는 데 필요한 기술을 빠르게 습득할 수 있도록 구성했다. 실생활에서 쉽게 적용할 수 있는 실용적인 기법과 신경망을 완성하기 위한 중요한 이론을 모두 다루고 있다.
명확한 학습법을 제시한다!
딥러닝의 최근 혁신은 자동화된 언어 번역, 이미지 인식 등과 같은 흥미롭고 새로운 기능을 제공한다. 딥러닝은 빠르게 모든 소프트웨어 개발자의 필수 지식이 되고 있으며, 수학이나 데이터 과학에 대한 배경 지식이 없더라도 케라스와 텐서플로 같은 최신 도구를 통해 쉽게 접근할 수 있다. 이 책은 오랜 기간 딥러닝 개발자로 활동해온 저자가 딥러닝을 제대로 학습하기 위해서는 어떻게 해야 할지를 고민한 내용을 모두 담았다. 딥러닝을 시작하는 방법부터 실무 기법까지, 저자의 철학과 통찰력이 담긴 내용을 만나보자.
실용적이고 확장 가능한 예제로 학습한다!
상세한 해설, 실질적인 권장 사항, 구체적인 문제 해결을 위한 팁까지 딥러닝을 학습하기 위해 알아야 할 모든 것을 포괄하는 설명이 포함된 예제로 학습한다. 이 예제들을 학습하면서 딥러닝의 개념, 적용 범위, 한계 등을 확실하게 이해할 수 있다. 이 과정으로 머신 러닝 문제를 해결하는 작업 흐름에 익숙해질 것이며, 케라스를 사용해 컴퓨터 비전, 자연어 처리, GAN 등 실전 문제를 해결할 수 있다. 또한, 이 예제들을 확장해 나만의 딥러닝 모델을 만들거나 적용할 수도 있다.
이 책은 딥러닝을 처음부터 배우거나 이해의 폭을 넓히고자 하는 모든 사람을 위해 썼습니다. 머신 러닝 기술자나 소프트웨어 엔지니어, 대학생에 상관없이 이 책에서 배울
