CHAPTER 1 헬로 파이썬
_1.1 파이썬이란?
_1.2 파이썬 설치하기
_1.3 파이썬 인터프리터
_1.4 파이썬 스크립트 파일
_1.5 넘파이
_1.6 맷플롯립
_1.7 정리
CHAPTER 2 퍼셉트론
_2.1 퍼셉트론이란?
_2.2 단순한 논리 회로
_2.3 퍼셉트론 구현하기
_2.4 퍼셉트론의 한계
_2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면
_2.6 NAND에서 컴퓨터까지
_2.7 정리
CHAPTER 3 신경망
_3.1 퍼셉트론에서 신경망으로
_3.2 활성화 함수
_3.3 다차원 배열의 계산
_3.4 3층 신경망 구현하기
_3.5 출력층 설계하기
_3.6 손글씨 숫자 인식
_3.7 정리
CHAPTER 4 신경망 학습
_4.1 데이터에서 학습한다!
_4.2 손실 함수
_4.3 수치 미분
_4.4 기울기
_4.5 학습 알고리즘 구현하기
_4.6 정리
CHAPTER 5 오차역전파법
_5.1 계산 그래프
_5.2 연쇄법칙
_5.3 역전파
_5.4 단순한 계층 구현하기
_5.5 활성화 함수 계층 구현하기
_5.6 Affine/Softmax 계층 구현하기
_5.7 오차역전파법 구현하기
_5.8 정리
CHAPTER 6 학습 관련 기술들
_6.1 매개변수 갱신
_6.2 가중치의 초깃값
_6.3 배치 정규화
_6.4 바른 학습을 위해
_6.5 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기
_6.6 정리
CHAPTER 7 합성곱 신경망(CNN
_7.1 전체 구조
_7.2 합성곱 계층
_7.3 풀링 계층
_7.4 합성곱/풀링 계층 구현하기
_7.5 CNN 구현하기
_7.6 CNN 시각화하기
_7.7 대표적인 CNN
_7.8 정리
CHAPTER 8 딥러닝
_8.1 더 깊게
_8.2 딥러닝의 초기 역사
_8.3 더 빠르게(딥러닝 고속화
_8.4 딥러닝의 활용
_8.5 정리
APPENDIX A Softmax-with-Loss 계층의 계산 그래프
A.1 순
딥러닝, 복잡한 개념을 가장 쉽게 배울 수 있는 방법!
‘왜’와 ‘어떻게’를 모두 담은 딥러닝 입문자의 필독서
딥러닝이 인공지능 혁신의 중심에 있다는 것은 이제 많은 사람이 알고 있습니다. 하지만 막상 배워보려 하면 복잡한 수식과 기술 용어의 벽 앞에서 쉽게 좌절하곤 합니다. 여러분도 이런 경험이 있지 않으신가요? 이 책은 딥러닝을 처음 배우는 분에게 ‘이해의 즐거움’과 ‘구현의 성취감’을 모두 제공합니다.
이론만으로 끝나지 않고 간단한 퍼셉트론부터 시작해 합성곱 신경망(CNN과 이미지 인식까지 직접 구현하며 배웁니다. 코드 한 줄 한 줄을 읽고 수정하며 배울 때, 딥러닝이 더 이상 어렵게만 느껴지지 않을 것입니다. 이 책은 단순한 입문서를 넘어 딥러닝 기술을 심도 있게 학습할 수 있는 기반을 제공합니다. 여러분에게 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1』이 다음 단계로 이어지는 든든한 발판이 되기를 바랍니다.
리마스터판에서 달라진 점
리마스터판에서는 서식, 코드, 그래프 등을 전면 컬러화하고 번역과 편집 품질을 한층 높였습니다. 원서보다 나은 실습 환경을 제공하여 어느 위치에서든 실행할 수 있게끔 코드를 수정하고 브라우저에서 바로 확인할 수 있도록 구글 콜랩 코드도 제공합니다.
- 서식, 코드, 그래프 등을 전면 컬러화하고 편집 개선
- 일부 용어를 현대화하고 번역 개선
- 어느 위치에서든 실행할 수 있게끔 예제 코드 수정
- 브라우저에서 바로 확인할 수 있도록 구글 콜랩 코드 제공
누구를 위한 책인가?
외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다. 파이썬에 익숙하지 않아도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
- 딥러닝에 관심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분
- 이론뿐만 아니라 동작하는 코드를 직접 구현하며 학습하고 싶은 분
- 라이브러리에 의존하지 않고 딥러닝의 원리를 깊이 이해하고 싶은 분
- 최신 딥러닝 기술을 다루기 전 기초를 탄탄히 다지고 싶
