[1장] 딥러닝의 발전
1.1 딥러닝 개요
__1.1.1 AI와 머신러닝
__1.1.2 딥러닝
1.2 딥러닝 응용 분야
__1.2.1 이미지 인식
__1.2.2 이미지 생성
__1.2.3 이상 탐지
__1.2.4 자연어 처리
__1.2.5 강화학습
__1.2.6 기타 분야에서의 응용 사례
1.3 이 책에서 다루는 딥러닝 기술
__1.3.1 RNN
__1.3.2 생성 모델
[2장] 학습 준비
2.1 아나콘다 개발 환경 구축
__2.1.1 아나콘다 다운로드
__2.1.2 아나콘다 설치
__2.1.3 주피터 노트북 실행
__2.1.4 주피터 노트북 사용
__2.1.5 노트북 종료
2.2 구글 코랩 사용
__2.2.1 구글 코랩 준비
__2.2.2 코랩 노트북 사용
__2.2.3 GPU 사용
__2.2.4 파일 사용
2.3 파이썬 기초
__2.3.1 변수와 변수형
__2.3.2 연산자
__2.3.3 리스트
__2.3.4 튜플
__2.3.5 딕셔너리
__2.3.6 if문
__2.3.7 for문
__2.3.8 함수
__2.3.9 변수의 범위
__2.3.10 클래스
2.4 넘파이와 맷플롯립
__2.4.1 모듈 임포트
__2.4.2 넘파이 배열
__2.4.3 배열을 생성하는 다양한 함수
__2.4.4 reshape를 이용한 형태 변환
__2.4.5 배열 연산
__2.4.6 원소 값에 접근
__2.4.7 그래프 그리기
__2.4.8 이미지 생성
2.5 수학 기초
__2.5.1 벡터
__2.5.2 행렬
__2.5.3 각 원소 간의 곱셈
__2.5.4 행렬 곱
__2.5.5 행렬 전치
__2.5.6 미분
__2.5.7 연쇄 법칙
__2.5.8 편미분
__2.5.9 연쇄 법칙의 확장
__2.5.10 정규분포
[3장] 딥러닝 기초
3.1 딥러닝 개요
__3.1.1 딥러닝이란?
__3.1.2 층의 방향과 층의 개수
__3.1.3 경사 하강법
__3.1.4 에포크와
이 책에서 다루는 내용
실전에 응용할 수 있는 최신 딥러닝 기술 RNN, LSTM, GRU, VAE, GAN 포함
딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 딥러닝의 알고리즘을 파이썬 프로그래밍 코드로 구현
파이썬과 수치연산 라이브러리 넘파이(NumPy를 이용한 프로그래밍 기초 지식
딥러닝의 근본적인 원리를 이해하는 데 필요한 핵심 수학 이론과 수식 코딩 방법
독자들이 직접 응용해 수준 높은 코드로 발전시킬 수 있는 완전한 파이썬 코드 제공
이 책의 독자 대상
최신 딥러닝 기술에 대해 기초부터 차근차근 공부하고 싶은 딥러닝 입문자
딥러닝 알고리즘을 수식으로 이해하고 프로그래밍 코드로 구현해보고 싶은 개발자
최신 딥러닝 알고리즘 코드를 작성해 업무나 현장에서 바로 적용해보고 싶은 개발자
이 모든 과정을 한 권의 책으로 해결하고 싶은 사람
저자의 말
인간과 AI, 혹은 지구와 AI가 공존하는 미래 사회가 조금씩 다가오고 있습니다. AI 기술 중에서도 딥러닝(Deep Learning은 전 세계적인 관심을 받으며 다양한 모습으로 발전하고 있습니다. 딥러닝을 활용한 얼굴 인식, 음성 인식, 보안 기술은 이미 우리 생활 깊숙이 침투해 있습니다.
그러나 딥러닝을 이해하기란 쉽지 않습니다. 딥러닝을 이해하려면 선형대수, 미분 같은 수학은 물론, 파이썬 프로그래밍 기술, 신경망이나 역전파 같은 알고리즘 지식까지 갖춰야 합니다. 이처럼 높은 배움의 진입 문턱을 조금이라도 낮추기 위해 저의 전작 『실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍』에서는 파이썬 프로그래밍과 기초 수학을 설명하고 프레임워크를 쓰지 않고도 딥러닝을 구현하는 방법을 살펴봤습니다. 또한, 딥러닝에 필요한 수식을 간결한 코드로 구현하고 딥러닝의 구조와 원리를 명료하게 설명했습니다.
이 책에서는 이전 책을 기반으로 조금 더 깊은 내용을 다룹니다. RNN(순환 신경망과 RNN이 발전된 형태인 LSTM을 비롯해 GRU, 생성 모델 VAE와 GAN까지 살펴 봅니다.
이번 책
