누구나 쉽게 배우는 딥러닝 스타트
박동규
저자:박동규
1993年부산대학교전자계산학과이학사
1996年부산대학교전자계산학과이학석사
1999年부산대학교전자계산학과이학박사
2002年~현재창원대학교정보통신공학과교수
2021年부산대학교컴퓨터및정보통신연구소객원교수
2007年미국카네기멜론대학교방문교수
2012年미국텍사스A&M대학교방문교수
2023年IEEEBusanSectionChair
창원대학교정보전산원장,창원시스마트모바일앱센터장역임
저자는‘널널한교수의코딩클래스’유튜브채널을운영중이며파이썬,C,자바,Swift등의프로그래밍언어와자료구조,알고리즘,머신러닝,딥러닝,인공지능관련강좌를400개이상업로드하였다.저서로는《누구나쉽게배우는인공지능스타트》,《으뜸파이썬》,《따라하며배우는파이썬과데이터과학》,《으뜸머신러닝》,《으뜸데이터분석과머신러닝》,《자바3D프로그래밍》등이있다.가장최근에는2022년에출간된저서인《누구나쉽게배우는인공지능스타트》가‘2023년세종도서’학술부문도서로선정되었다.또한2020년에출간된저서인《으뜸파이썬》은‘2020년세종도서’학술부문도서로선정된바있다.
Chapter01인공지능,머신러닝,딥러닝의이해
01인공지능기술이가져온혁신
인공지능이라는과학기술
우리의삶여러곳에스며든인공지능기술
언어인공지능ChatGPT와대규모언어모델
인공지능을판별하는방법:튜링테스트
지능에대한다양한정의
다트머스회의와인공지능의역사
02데이터를기반으로학습하는머신러닝을알아보자
머신러닝을정의하고이해하자
명시적프로그래밍과머신러닝
03딥러닝을알아보자
생물학에서밝혀낸신경세포의구조
신경세포를흉내낸프로그램인퍼셉트론
요약
연습문제
Chapter02딥러닝을위한기초지식
01딥러닝을위한기초수학:일차함수와이차함수
함수의정의
일차함수와이차함수
02미분을알아보자
극한의의미
순간변화율=미분
합성함수와연쇄법칙
딥러닝에서목적함수의미분이중요한이유
여러개의변수를가진함수의최적화를위한편미분
03머신러닝과딥러닝의종류를알아보자
머신러닝의종류
회귀와분류문제
요약
연습문제
Chapter03개발환경구축과넘파이
01파이썬과구글코랩
파이썬프로그래밍언어
코랩환경에서코딩하기
02구글코랩의여러가지기능들
코랩과가상환경
딥러닝을위한라이브러리살펴보기
03강력한기능을가진넘파이를알아보자
다차원배열의속성을알아보자
파이썬의강력한자료구조인리스트와넘파이의다차원배열
다차원배열의연산
편리하고강력한브로드캐스팅과벡터화연산
다차원배열을쉽게생성해보자
다차원배열을합하는append()함수
04넘파이의고급기능을알아보자
인덱싱과슬라이싱
난수를생성해보자
여러개의배열값을얻는방법
배열의형태를바꾸는reshape()메소드와flatten()메소드
05딥러닝을위한행렬
딥러닝을위한행렬의핵심개념
행렬곱연산
인공신경망과행렬
단위행렬과의곱
요약
연습문제
코딩문제
Chapter04선형회귀와경사하강법
01데이터의특성과선형회귀를알아보자
특성과변수
통계학이하는일
회귀분석이란데이터의분포를설명하는좋은함수를찾는것
02오차와오차의측정
데이터의분포와경향성
데이터와정답의차이:오차
평균절대값오차와평균제곱오차
선형회귀직선구하기예시
오차곡선의최적값을구하는기울기와미분
03경사하강법을알아보는실습
04사이킷런을이용한선형회귀
여러가지머신러닝라이브러리들
간단한데이터로선형회귀를수행해보자
데이터를시각화하고차원을증가시키자
오차곡면을알아보자
경사하강법과학습률
정규화와표준화
요약
연습문제
코딩문제
Chapter05신경세포와퍼셉트론
01뇌와신경세포그리고퍼셉트론
경이로운인간의뇌와지능의신비
신경세포를흉내낸프로그램인퍼셉트론
퍼셉트론과연결주의의등장
02퍼셉트론의표현방법
행렬을이용한퍼셉트론표현방법
신호의전달여부를결정하는임계값
퍼셉트론프로그램만들기
OR논리연산을퍼셉트론으로구현하자
편향값을추가하자
편향값을추가하여활성화함수를간단하게만들자
편향값을가진퍼셉트론으로구현하자
03XOR문제와다층퍼셉트론
논리연산의결과를시각화하자
인공지능연구의침체기를가져온XOR문제
은닉노드를가진다층퍼셉트론의등장
다층퍼셉트론으로해결할수있는문제들
04퍼셉트론학습시키기
퍼셉트론과학습의원리
퍼셉트론의학습을위한행렬표현방법
동시에여러가지작업을처리하는병렬처리시스템
다층퍼셉트론의가중치들은어떻게학습시킬까
요약
연습문제
코딩문제
Chapter06오차역전파
01활성화함수와신경망의가중치조절
다층퍼셉트론의학습단계
순전파와역전파
오차역전파알고리즘의간략한역사
02역전파알고리즘에대한직관적이해
계산그래프를이용한오차역전파의이해
계산그래프의순방향계산
계산그래프의역방향계산
03계산그래프실습하기
곱셈노드,덧셈노드의미분과역전파과정
전체계산그래프를만들기
입력노드에대한출력값의영향을어떻게활용할까
오차와계산그래프
04시그모이드계층의역전파
시그모이드함수의미분과계산그래프
퍼셉트론의구조와계산그래프그리고오차역전파의혁신
05ReLU활성화함수
활성화함수의중요성
ReLU함수를그려보자
요약
연습문제
코딩문제
Chapter07텐서플로로구현하는딥러닝
01딥러닝을위한도구:텐서플로
텐서플로와MNIST데이터
컴퓨터는이미지를어떻게저장할까
MNIST데이터시각화하기
02딥러닝모델을만들고학습시키기
딥러닝을위한모델만들기와학습단계
인공신경망을학습시켜보자
03신경망학습의출력값과정답의차이를알아보자
부드러운최대값:소프트맥스함수
원-핫인코딩과범주형데이터의평균제곱오차
원-핫인코딩데이터의오차를구하는교차엔트로피오차
최적화기법
요약
연습문제
코딩문제
Chapter08텐서와딥러닝모델응용
01텐서를알아보자
인공지능의부흥,고성능하드웨어기술그리고텐서플로
텐서의개념
텐서플로라이브러리
텐서그래프가가지는장점들
완전연결층을만드는방법
입력형상지정하기
02붓꽃데이터를분류하는딥러닝모델
붓꽃데이터를분류하는모델
붓꽃데이터를분류하는여러가지순차모델
03딥러닝모델을저장하고불러오기
붓꽃데이터를분류하는모델
04회귀문제를딥러닝을통해서풀어보자
회귀문제를위한데이터를만들고해석하자
회귀문제를풀기위한순차계층모델
요약
연습문제
코딩문제
Chapter09딥러닝을깊이알아보자
01딥러닝과훈련데이터의중요성
딥러닝을위한훈련데이터와인공지능의실력을검증하는데이터
더욱더많은데이터를사용하자,이미지넷
02딥러닝모델의실력을알아보자
모델의정확도가가지는문제점
데이터의편향과데이터증강
정확도,정밀도,재현율을알아보자
사이킷런의성능지표함수들
03다양한스케일러를알아보자
다양한스케일러살펴보기
04학습데이터에만최적화된신경망개선하기:드롭아웃
드롭아웃으로과대적합을예방
05패션MNIST데이터
패션MNIST데이터의필요성
패션MNIST이미지데이터분류
요약
연습문제
코딩문제
Chapter10합성곱신경망
01디지털이미지,합성곱신경망그리고필터
디지털이미지를처리하는방법
인간과동물의인식과정에서착안한신경망
합성곱과필터를알아보자
평균필터와가우스필터
이미지불러오기와흐림필터적용하기
경계를검출하기위한필터
경계를검출하기위한필터의원리
02합성곱신경망의기본적구조
필터와특징추출
점점작아지는이미지문제와패딩
성큼성큼이동하기:윈도우와스트라이드
풀링을적용하자
03합성곱신경망을위한채널과필터,평탄화과정
다중채널에적용되는필터
기본신경망과합성곱신경망의비교
합성곱신경망의최종단계:평탄화
04합성곱신경망의구조와모델훈련과정
합성곱신경망모델의전체구조
합성곱신경망모델의훈련
합성곱신경망모델의결과와시각화
요약
연습문제
코딩문제
Chapter11합성곱신경망의응용
01과대적합과과소적합을방지하는방법
과대적합을알아보자
과소적합을알아보자
교차검증으로견고한모델을만들자
딥러닝모델의가중치초기화문제
배치경사하강법,확률적경사하강법,미니배치경사하강법
배치정규화로성능을향상시키기
02CIFAR-10데이터를다루자
CIFAR-10vsCIFAR-100데이터
CIFAR-10이미지데이터인식을위한CNN모델
CNN모델을정교하게가다듬기
드롭아웃과데이터정규화로모델의성능높이기
딥러닝모델의성능높이기
요약
연습문제
코딩문제
Chapter12데이터증강
01캐글을알아보자
데이터분석을위한플랫폼인캐글
캐글잘활용하기
데이터마켓과열린데이터
02데이터증강이란
MNIST이미지데이터증강
이미지증강라이브러리와데이터제너레이터
회전과평행이동변환
뒤집기변환과줌변환
증강데이터저장하기
03오토인코더와변분오토인코더
오토인코더와잠재공간
잡음제거오토인코더
변분오토인코더
요약
연습문제
코딩문제
Chapter13다양한딥러닝기술
01피드포워드신경망과순환신경망
신호가출력층방향으로만가는피드포워드신경망
순차적으로제공되는정보를다루는순환신경망
일대다구조
다대일구조
다대다구조
02생성인공지능과적대적생성신경망
생성모델
판별모델
적대적생성신경망
GAN의발전을촉진시킨파생모델
적대적생성신경망의혁신과응용사례
텍스트를이용하여이미지를만드는인공지능
03강화학습이야기
추억의게임기:아타리게임기
현재상태를바탕으로보상을최대로하는강화학습기술
강화학습의무한한가능성
04트랜스포머와대규모언어모델
기계번역의어려움과순환신경망의한계
트랜스포머와어텐션
ChatGPT의혁신
대규모언어모델의혁신과한계
블랙박스속의인공지능
불투명한인공지능을투명하게만들려는노력
인공지능에가해지는위협:적대적공격
05딥러닝은인간의뇌가하는일을할수있을까
뇌과학의연구가가져온딥러닝기술의발전
딥러닝과인공지능의진전
요약
연습문제
찾아보기
딥러닝의기초부터심화과정을모두담은집약서!
《누구나쉽게배우는딥러닝스타트》는딥러닝의핵심을시각적인설명과여러가지파이썬코드를통해알려준다.동시에실생활에서쓰이고있는인공지능기술에대한내용을더깊이알려주는지침서이다.ChatGPT,알파고,생성인공지능등대부분의인공지능분야에서딥러닝기술을이용하는데,실제로어떤원리로어떻게실행되는지알기쉽게설명하는책은여전히부족한실정이다.《누구나쉽게배우는딥러닝스타트》는이러한교육현장의요구에따라집필되었으며,딥러닝에대한궁금증을느꼈던독자들에게명쾌한해답을제시하는돌파구가되어줄것이다.
본서의특징은다음과같다.첫번째,엄선된파이썬코드를제공하여독자가구글코랩환경에서직접실행해볼수있도록구성하였다.두번째,딥러닝의기반이되는기초수학내용을포함하여독자가더욱이해하기쉽도록하였다.세번째,최근주목받으며활발히연구되고있는기술인생성인공지능에대해기술하며딥러닝을상세히다뤘다.네번째,요즘부상하고있는ChatGPT에사용된기술인트랜스포머모델과다른대규모언어모델을설명하여딥러닝기술에대한이해도를높였다.
이처럼《누구나쉽게배우는딥러닝스타트》는딥러닝과관련된지식들을폭넓게다루고있다.또한기초수학지식부터심화학습까지총망라하여딥러닝의AtoZ를학습할수있도록하였다.본서를통해딥러닝의개념을습득한다면,실제데이터환경에서AI활용능력이극대화되는경험을할수있을것이다.
출판사서평
나날이발전되는인공지능기술의기반에는심층신경망을효율적으로학습시키는딥러닝기술이자리잡고있다.최근들어ChatGPT와같은여러가지인공지능기술이실생활전반에활용되면서,딥러닝역시주요한관심분야가되었다.《누구나쉽게배우는딥러닝스타트》는이러한딥러닝에대한내용을집대성하여,딥러닝을배우려는독자들이해당분야에대해쉽고재미있게접근할수있도록기술하였다.1~13장으로구성되어있으며이론부터구현과정그리고활용사례까지,다방면에걸친딥러닝관련내용들을학습할수있다.
본서는다양한인공지능기술의원리를풀어내면서딥러닝기술이어떻게우리의일상에녹아있는지탐색한다.또한요약,도전문제,연습문제,코딩문제등을삽입하여독자의이해를돕는다.그리고대부분의내용을파이썬코드로구현하여실제프로그램을통해실행할수있도록구성하였다.본서를학습하는독자들이내용을너무어렵게느끼지않도록본문의곳곳에여러그림과사진들을삽입하여재미를더했다.독자들은딥러닝에대한내용을총망라한본서를통해딥러닝이어떻게다양한문제를해결하는지한눈에살펴볼수있을것이다.