모두의 딥러닝 (누구나 쉽게 이해하는 딥러닝 | 개정판 4 판 | 반양장)

조태호

인디애나대학교의과대학영상의학및영상과학과교수
AI/딥러닝을의료분야에접목하여,특히유전체,다중오믹스,영상데이터를활용한알츠하이머병조기진단연구에집중하고있다.일본도쿄의과치과대학에서단백질구조예측으로박사학위를받고,미국에서딥러닝을단백질구조예측에도입하는연구를수행했다.2018년부터인디애나대학교에서딥러닝기반알츠하이머진단(2019),원인단백질추적(2020),유전자변이예측(2021)등연구를이끌고있으며,꾸준한연구활동과더불어집필과번역에도힘쓰고있다.저서로는『모두의딥러닝』(1-3판),『당신의이유는무엇입니까』(제7회브런치북대상수상작)가있으며,역서로는『딥러닝워크북』,『쉽게시작하는캐글데이터분석』,『그림으로이해하는인지과학』등이있다.

첫째마당|딥러닝시작을위한준비운동
1장.해보자!딥러닝
1|인공지능?머신러닝?딥러닝?
2|딥러닝실행을위해필요한세가지
3|구글코랩실행하기

2장.딥러닝의핵심미리보기
1|미지의일을예측하는원리
2|딥러닝코드실행해보기
3|딥러닝개괄하기
4|이제부터가진짜딥러닝?

3장.딥러닝을위한기초수학
1|일차함수,기울기와y절편
2|이차함수와최솟값
3|미분,순간변화율과기울기
4|편미분
5|지수와지수함수
6|시그모이드함수
7|로그와로그함수

둘째마당|예측모델의기본원리
4장.가장훌륭한예측선
1|선형회귀의정의
2|가장훌륭한예측선이란?
3|최소제곱법
4|파이썬코딩으로확인하는최소제곱
5|평균제곱오차
6|파이썬코딩으로확인하는평균제곱오차

5장.선형회귀모델:먼저긋고수정하기
1|경사하강법의개요
2|파이썬코딩으로확인하는선형회귀
3|다중선형회귀의개요
4|파이썬코딩으로확인하는다중선형회귀
5|텐서플로에서실행하는선형회귀,다중선형회귀모델

6장.로지스틱회귀모델:참거짓판단하기
1|로지스틱회귀의정의
2|시그모이드함수
3|오차공식
4|로그함수
5|텐서플로에서실행하는로지스틱회귀모델

셋째마당|딥러닝의시작,신경망
7장.퍼셉트론과인공지능의시작
1|인공지능의시작을알린퍼셉트론
2|퍼셉트론의과제
3|XOR문제

8장.다층퍼셉트론
1|다층퍼셉트론의등장
2|다층퍼셉트론의설계
3|XOR문제의해결
4|코딩으로XOR문제해결하기

9장.오차역전파에서딥러닝으로
1|딥러닝의태동,오차역전파
2|활성화함수와고급경사하강법
3|속도와정확도문제를해결하는고급경사하강법

넷째마당|딥러닝기본기다지기
10장.딥러닝모델설계하기
1|모델의정의
2|입력층,은닉층,출력층
3|모델컴파일
4|모델실행하기

11장.데이터다루기
1|딥러닝과데이터
2|피마인디언데이터분석하기
3|판다스를활용한데이터조사
4|중요한데이터추출하기
5|피마인디언의당뇨병예측실행

12장.다중분류문제해결하기
1|다중분류문제
2|상관도그래프
3|원‐핫인코딩
4|소프트맥스
5|아이리스품종예측의실행

13장.모델성능검증하기
1|데이터의확인과예측실행
2|과적합이해하기
3|학습셋과테스트셋
4|모델저장과재사용
5|k겹교차검증

14장.모델성능향상시키기
1|데이터의확인과검증셋
2|모델업데이트하기
3|그래프로과적합확인하기
4|학습의자동중단

15장.실제데이터로만들어보는모델
1|데이터파악하기
2|결측치,카테고리변수처리하기
3|속성별관련도추출하기
4|주택가격예측모델

다섯째마당|딥러닝활용하기
16장.이미지인식의꽃,컨볼루션신경망(CNN)
1|이미지를인식하는원리
2|딥러닝기본프레임만들기
3|컨볼루션신경망(CNN)
4|맥스풀링,드롭아웃,플래튼
5|컨볼루션신경망실행하기

17장.세상에없는얼굴GAN,오토인코더
1|가짜제조공장,생성자
2|진위를가려내는장치,판별자
3|적대적신경망실행하기
4|이미지의특징을추출하는오토인코더

18장.전이학습을통해딥러닝의성능극대화하기
1|소규모데이터셋으로만드는강력한학습모델
2|전이학습으로모델성능극대화하기

19장.설명가능한딥러닝모델만들기
1|딥러닝의결과를설명하는방법
2|설명가능한딥러닝의실행

20장.캐글로시작하는새로운도전
1|캐글가입및대회선택하기
2|데이터획득하기
3|학습하기
4|결과제출하기
5|최종예측값제출하기

여섯째마당|챗GPT의근간:자연어처리와트랜스포머

21장.딥러닝을이용한자연어처리
1|텍스트의토큰화
2|단어의원‐핫인코딩
3|단어임베딩
4|텍스트를읽고긍정,부정예측하기

22장.시퀀스배열로다루는순환신경망(RNN)
1|LSTM을이용한로이터뉴스카테고리분류하기
2|LSTM과CNN의조합을이용한영화리뷰분류하기
3|어텐션을사용한신경망

23장어텐션,AI가문맥을파악하는원리
1|단어간유사성측정하기
2|단어들사이의관계파악하기
3|단어사이의관계수정하기
4|AI가문맥을파악하는법
5|질문(쿼리),단서(키),답변(밸류)
6|트랜스포머를위한어텐션만들기

24장트랜스포머직접만들어보기
1|트랜스포머의구조와멀티헤드어텐션
2|단어의순서를알려주는포지셔널인코딩
3|트랜스포머인코더를활용한긍정부정예측
4|전체트랜스포머실행하기

심화학습1.오차역전파의계산법
1|출력층의오차업데이트
2|오차공식
3|체인룰
4|체인룰계산하기
5|가중치수정하기
6|은닉층의오차수정하기
7|은닉층의오차계산법
8|델타식

심화학습2.파이썬코딩으로짜보는신경망
1|환경변수설정하기
2|파이썬코드로실행하는신경망

부록A내컴퓨터에서아나콘다로딥러닝실행하기

특별부록(무료전자책으로제공)
1장.가장많이사용하는머신러닝알고리즘TOP10
2장.데이터분석을위한판다스:92개의예제모음

누구나딥러닝을이해하고,
나만의모델을구현할수있다!

준비|딥러닝을이해하고,학습을위한준비하기
딥러닝실행환경을갖추고,기초수학을배우며학습에들어갈준비를합니다.또한,딥러닝의기본동작원리인선형회귀와로지스틱회귀도배웁니다.

기본|딥러닝기본다지기
딥러닝을설계할때꼭필요한신경망과역전파의개념을배우고,여섯개의프로젝트를실습하며딥러닝이론이실제프로젝트에어떻게적용되는지확인합니다.각프로젝트는딥러닝에서꼭필요한기술을하나씩담고있습니다.

활용|주요딥러닝모델을이해하고구현해보기
지금까지배운내용을바탕으로CNN,RNN,전이학습,설명가능한AI등을실제로활용하고새로운과제에도전해봅니다.또한,자연어처리,특히트랜스포머,어텐션기법을기초부터이해하고직접만들어보며,이것이어떻게챗GPT등대규모언어모델의기반이되었는지를살펴봅니다.

심화학습|역전파와신경망깊이있게알아보기

특별부록|1)가장많이사용하는머신러닝알고리즘TOP10
2)데이터분석을위한판다스예제92개


[베타테스터후기]

『모두의딥러닝』이2년여만에4판으로돌아왔습니다.시중에다양한딥러닝입문서들이있지만,읽는독자의수준이제각기다르기때문에책마다설명하는수준이나전달하는방식이다릅니다.이책은책표지와제목에나와있는것처럼‘모두의딥러닝:누구나쉽게이해하는딥러닝’이라는표현에딱맞게모든내용이쉽게설명되어있습니다.3판과대비하여4판에서는어텐션메커니즘과트랜스포머를직접구현해보는내용이추가되었는데,이역시논문보다이해하기쉽도록잘설명되어있어이해하는데많은도움이되었습니다.
강찬석_LG전자소프트웨어엔지니어(실습환경:코랩+로컬)

현업에서딥러닝모델개발업무를하며실무에적용하는입장에서이책은기초개념을정리하고빠르게복습하는데매우유용했습니다.특히각개념이그림과함께설명되어있어이론을직관적으로이해할수있고,실습코드가잘구성되어있어실제구현까지어렵지않게수행할수있습니다.기본적인신경망부터CNN,RNN,그리고성능평가지표까지전반적인흐름을익히기에적합합니다.이번개정판에서는어텐션과트랜스포머관련내용이강화되어,생성형AI가주목받는최근흐름에맞춰최신개념을학습할수있습니다.또한,부록에포함된머신러닝알고리즘과판다스실습자료를통해현업에서자주활용되는기술을실제코드로접할수있어실무감각을높이는데도움이됩니다.
이책은초보자에게는좋은입문서이며,실무자에게는개념을정리하고코드기반실습을병행할수있는실용적인참고서로추천할만한책입니다.
이혜민_AIResearchEngineer(실습환경:코랩)

『모두의딥러닝』4판은머신러닝을이해하는데반드시필요한기초수학개념설명과함께,실습을통해머신러닝과딥러닝개념을자연스럽게익힐수있도록구성되어있습니다.특히4판에서는자연어처리(NLP)관련내용이대폭추가되었는데,최신기술트렌드를반영한트랜스포머와어텐션기법을직접구현해보며학습할수있어공무원으로서정책분석이나행정데이터활용측면에서도많은인사이트를얻을수있었습니다.또한,ChatGPT같은최신모델의작동원리를이해하는것이공공행정분야에서도점점중요해지고있는만큼,이책은실무에적용할수있는아이디어를얻는데큰도움이되었습니다.이론과실습이균형잡혀있어AI기술을공공행정에접목하려는공무원뿐만아니라,초보자부터중급자까지부담없이학습할수있는추천할만한딥러닝책이라고생각합니다.
최규민_행정안전부전산직공무원(실습환경:코랩)

우연히좋은기회를통해너무나유명한도서인『모두의딥러닝』4판을출간전읽을수있었습니다.내용을한장한장읽어가며,역시명성에걸맞게딥러닝입문에정말안성맞춤인도서라는생각이들었습니다.비전공자가읽어도전혀무리가없을정도의쉬운설명과이해를돕기위해포함된많은풀컬러이미지는독자들이딥러닝공부에재미를느낄수있도록만드는데전혀부족함이없다고판단됩니다.특히단순한이론위주의내용구성이아닌,챕터별로구글코랩기반의자세한실습예제를담고있기때문에내용에대한이해뿐만아니라실제구현하는기술을익히기에도좋다는점이이책의특징인것같습니다.
3판에비해추가된대표적인내용은바로어텐션메커니즘과트랜스포머모델에대한부분입니다.요즘같은생성형AI시대에개발자라면누구나기본개념정도는알고있어야할중요한내용들이라고할수있겠지요.그만큼최신기술트렌드를지속적으로도서에반영하고자하는저자의열정이담겨있는도서가아닌가하네요.만약주변에머신러닝과딥러닝공부를시작하고싶은데어떻게시작해야할지,어디에서부터시작해야할지망설이는분이계시다면,주저없이이책을그시작점으로삼아보시라고강력히추천드리고싶습니다.
최성욱_삼성전자VD사업부SecurityLab(실습환경:코랩)

이책은딥러닝에대한깊이있는내용을제공하며,유익한정보를담고있습니다.코드예제가잘구성되어있어실습에큰도움이되었습니다.또한,책의내용이최신트렌드를반영하고있어바로적용해볼수있었습니다.저자의노력이돋보이는부분은코드의설명이명확하고이해하기쉽다는점입니다.이책은딥러닝을배우는데매우좋은길잡이가될것입니다.
김민겸_(주)버넥트(실습환경:코랩)

학부때데이터과학및머신러닝강의를듣고나서10년이넘는시간이흘러서이책을보게되었습니다.이책은그당시배웠던딥러닝을이해하는데있어서가장기본적이면서도필수적인개념들을설명하면서,지나온기간동안새롭게개척된기술들의발전과정을충분한예제를토대로소개하며학습자에게단단한이해의기반을마련할수있도록도와줍니다.매우방대한내용을한권안에담고있지만그설명이결코장황하지않고,꼭필요한정도로문장이잘정제되어있습니다.또한,의지넘치는독자가추가자료를학습함에있어서도적절한방향성을제시해주고있는책이라고생각됩니다.
꿀남_백엔드소프트웨어개발자(실습환경:코랩)