딥다 딥러닝 (수학, 이론, 실습을 호쾌하게 뚫는다!)

딥다 딥러닝 (수학, 이론, 실습을 호쾌하게 뚫는다!)

$31.23
Description
다들 어려워했던 수식들 하나하나, 딥다(Deep+多) 파고들어 설명하는 딥러닝 책
바야흐로 인공지능의 시대, 딥러닝 공부에도 왕도가 있을까? 인간이 편하자고 컴퓨터를 학습시키는 것이 딥러닝인데, 공부하는 사람들은 골머리 앓느라 편하지 않다. 이 책의 저자 역시 많은 책과 논문을 통해 딥러닝에 도전하면서 정작 힘들었던 부분은 그간의 책들에 생략되었던 수학적 지식이었다. 딥러닝 이론 자체가 어려운 게 아니라 그를 위한 수학에 아직 익숙하지 않았던 것뿐이었다.

1부는 딥러닝 실습을 맛보게 해준다. 질병을 예측하고, 자동응답 챗봇, 화재감시 시스템을 만드는가 하면, 가요도 작곡하고 심지어는 간단한 마이너리티 리포트까지 도출해본다. 2부는 딥러닝 관련 수학을 정면 돌파한다. 이론으로 파고들어가기 전에 기반을 다지는 부분이다. 각각 수식들의 전개를 생략 없이 다루며 독자들을 세심하게 안내한다. 3부는 비로소 딥러닝 이론들을 다룬다. 1부의 호기심과 재미, 2부의 수학 지식이라는 기본력을 바탕으로 딥러닝 이론을 다룬다.

딥러닝 하드 트레이닝을 표방하는 이 책은 어려워도 꼭 알아야 할 수학 지식과 딥러닝 핵심 이론들에 더해 재미있는 아이디어가 빛나는 한국형 딥러닝 실습까지 제공하는, 중급자용 딥러닝 종합교재이다. ‘딥다’는 사전에 ‘들입다’의 준말로 나오지만 여기서는 딥러닝을 만나 ‘Deep+多’라는 의미가 추가되었다.
저자

양지헌

저자양지헌
숭실대학교물리학과를졸업하고국민대학교에서석사를졸업했으며,현재데이터사이언스박사과정의졸업을눈앞에두고있다.다년간개발자를거쳐컨설턴트로일을하면서데이터분석이나머신러닝을담당했다.한미헬스케어에서AI챗봇TFT를맡았으며지금은한일네트웍스의분석파트를담당하고있다.주말에가끔미래의데이터과학자들을가르치기도하였다.『딥다딥러닝』외의저서로『어서와머신러닝은처음이지?』가있다.

목차

서문_딥러닝은사실쉽지않습니다

1부_딥러닝을써먹는방법
--질병패턴의예측:패턴의생성과예측
--Word2Vec과미술관옆동물원:단어사이의거리개념표현하기
--상담데이터분류;분류를어떻게접근할까?
--자동응답챗봇만들기:어떤대답을하도록만들까?
--화재감지시스템:온도를어떻게정의하지?
--백화점매출예측:매출을꼭숫자로만표현해야하나?
--가요작곡가의탄생:음표를자동으로생성하는방법은?
--추천시스템유사도함수:어떤고객과상품들이서로가까울까?
--마이너리티리포트:미래를예언한다는것

2부_딥러닝수학정면돌파
--경사하강법(GradientDescent)
---기울기
---경사하강법

__오류역전파(ErrorBackPropagation)
____오류역전파
____행렬편미분,텐서,야코비안
____데이터구조와시스템구현의문제

__MCMC와미니배치
____SGD,batch,mini-batch
____MCMC(마르코프연쇄몬테카를로)

__활성화함수와교차엔트로피
____활성화함수
____소프트맥스와교차엔트로피

__오버피팅개선
____가중치감쇠
____드롭아웃

__학습효과향상
____학습데이터의확장
____가중치초기화
____하이퍼파라미터설정
____헤세테크닉과모멘텀
____네스테로프모멘텀과학습속도조절

__자기부호화기(AutoEncoder)
____자기부호화기와화장실거울
____백색화
____사전훈련
____희소자기부호화기
____디노이징자기부호화기
____올리비아핫세의사진
____데이터압축과복구그리고주성분분석과비교
____SDA(StackedDenoisingAutoencoder)만들기

3부_딥러닝이론딥다파기
__FNN(FeedforwardNeuralNetwork)
____개념의시작
____우편번호인식

__CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)
____신경세포
____콘볼루션
____CNN에서역전파
____필기체인식
____컬러이미지

__RBM(RestrictedBoltzmannMachine)
____데이터의확률분포모델
____RBM에서θ구하기
____RBM학습
____간단한실험

__RNN(RecurrentNeuralNetwork)
____노래가사
____BPTT-직관적인설명
____BPTT-수학적인이해
____RNN코딩의구현
____문장의자동생성

__LSTM과GRU
____더인간에가깝게
____구체적인그림
____LSTM에서의역전파
____그러니까GRU
____구현과실행
____Adaptivelearningratemethod-Adagrad,RMSprop,Adam
____소스분석

__DBN(DeepBeliefNetwork)
____딥빌리프네트워크의이해
____생성모델과판별모델
____SBN로그우도의lowerbound
____DBN에서의로그우도의lowerbound
____FineTuning

__Class-RBM
____논문으로만나는Class-RBM
____Class-RBM에서의로그우도
____DiscriminativeRBM

__DeepRL
____강화학습개요
____마르코프의사결정프로세스(MDP)
____벨만기대방정식과Q함수
____동적프로그래밍
____몬테카를로방법
____시간차예측방법(TD)
____살사(SARSA)와Q러닝
____DeepSARSA
____몬테카를로정책그래디언트
____DQN
____A2C(AdvantageActor-Critic)
____A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)
____볼츠만선택

__GAN
____GenerativeAdversarialNets
____GAN의기본적인공식
____Entropy와JSD
____GAN의최적화방법
____최적해의컨버전스가능성

맺음말_미래는딥러닝에서시작된다

출판사 서평

깊고(Deep)다(多)양하게학습해야할중급자를위한딥러닝하드트레이닝

누구나쉽게배울수있다고주장하는책들이수없이많지만이책『딥다딥러닝』의저자는딥러닝이결코쉽지않으며,수학적인사전지식이없이는도전하기어렵다는것을처음부터강조한다.설사어떻게기본은익혔을지라도딥러닝을실제로우리환경에서활용할지에대해서는더욱난감해진다고말한다.

과감한상상력으로만들어낸딥러닝실습을맛보는것으로시작해서기본이되는딥러닝수학지식들을살펴본후에다양한딥러닝이론들을학습할수있게구성된이책은독자들이적어도6개월정도는끈기있게공부해야할하드트레이닝교재다.독자들은인터넷카페(cafe.naver.com/deepdalearning)를통해자료를받거나질의를할수있다.

딥러닝맛보기가아니라응용을위한깊이있는이해를원하지만선뜻두려움에공부를시작하지못한독자라면이책이딥러닝의세계로인도하는훌륭한길잡이가되어줄것이다.-정여진(국민대학교데이터사이언스및빅데이터경영MBA교수)

이책은저자가딥러닝의이론과응용을100%이해하고자신의언어로풀어기술한것이다.CNN이나RNN이외에RBN,GAN,ReinforcementLearning까지다양한모형도다루고있으므로독자들에게는보너스가아닐까한다.-안성만(국민대학교데이터사이언스교수)

이책은어느책에서도보지못했던상세한설명을포함하고있습니다.수많은소스들을일목요연하게정리했다는사실만으로도훌륭하지만,많은수식을한줄한줄설명해나가는저자의인내심과자상함이돋보입니다.-김기온(SK텔레콤MachineLearningEngineer박사)

딥러닝입문자를위한이론설명부터다른책에서는볼수없었던다양한현실적인활용사례들을보면서저자가얼마나고민과노력을했는지가느껴집니다.이책은아주좋은도전과길잡이가될것이라고확신하며적극추천합니다.-서진수(R라뷰,오라클SQL과PL/SQL등저자)

처음에는실습으로시작하여딥러닝을어떻게활용하는지제대로보여주고이론에서부터는조심스레딥러닝의원리를풀어나갔다.딥러닝기술이당장필요한개발자뿐만아니라,서비스기획자나딥러닝및인공지능에관심있는모든사람에게이책을추천하고싶다.-장형석(숙명여자대학교빅데이터센터연구소장,교수)

스마트팩토리구축에관심을가지고있는리더는물론이고현장에서문제를해결하고자하는실무자까지쉽게이해하고적용하기용이하게친절한길잡이를할것이라고판단합니다.깊게일독하시기를권합니다.-한광희(도레이케미칼IT부문팀장)

딥러닝은높은인기만큼낯선내용과어려운수식으로인해접근하기까다로운분야이고이해하기엔다소어려운것도사실이다.읽고고민해보고생각해봐야진정으로내실력과내것이되는참맛을느낄수있는책이라고생각한다.-김용석(NS홈쇼핑데이터분석담당)

이책은딥러닝의전반적인내용을이론과실습을통해체계적으로정리해볼수있는딥러닝학습자의바이블처럼느껴졌습니다.딥러닝에대한이론적기초를튼실하게다질수있을뿐만아니라전체적인마인드맵을그려볼수도있다는점에서딥러닝학습자들에게이책을적극추천합니다.-김복주(우리에프아이에스선임검사역IT/정보보안감사,정보관리기술사,정보시스템감리사)

지금까지나온딥러닝관련서적에회의감을느끼는사람들에게학습욕구를채워주는역할을하는이책은딥러닝에대한단순한개념소개가아닌다양한예제와함께이론적으로체계적인과정을다룬다.특히딥러닝입문자로서딥러닝알고리즘셀프튜닝을목표로하는독자에게<딥다딥러닝>을더더욱추천한다.-부현경(아반소프트전략기획팀빅데이터연구원)

초기에딥러닝을공부를하고자하는사람에게실질적이고구체적으로도움이되는책입니다.딥러닝의기초이론과개념을공부하고자하는사람들에게추천합니다.-전종식(BigLeaderInstitute대표)

딥러닝을공부할때전반적인개념이해후에더나은공부를위해꼭필요한부분이수리적연산에대한이해입니다.이책은비주얼한개념,수리적설명,코딩실습으로딥러닝이라는큰영역을탐험하는좋은내비게이션역할을해주고있습니다.-홍창수(NICEP&I금융공학연구소실장)

실습에만그치지않고딥러닝모델에대한수학적이론을바탕으로공부할수있는책입니다.모델의바탕이되는이론을학습하는것은쉬운일이아니지만체계적으로깊이익히고자하는분들에게는분명도움이될것이라고생각합니다.-김미혜(쿠팡비즈니스애널리스트)

4차산업혁명의주요기술중하나인딥러닝을깊이다룬이책을강력히추천한다.-김한상(건강보험심사평가원심사평가연구소연구원)