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처음 시작하는 딥러닝

: 수학 이론과 알고리즘부터 CNN, RNN 구현까지 한 권으로 해결하기

도서 제본방식 안내이동
리뷰 총점8.7 리뷰 15건 | 판매지수 420
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월간 개발자 2022년 5월호
내일은 개발자! 코딩테스트 대비 도서전
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 08월 20일
쪽수, 무게, 크기 292쪽 | 183*235*20mm
ISBN13 9791162243343
ISBN10 1162243341

책소개 책소개 보이기/감추기

수식 튼튼! 코드 탄탄! 내 손으로 만드는 딥러닝 모델

2010년 신경망 기술이 딥러닝이라는 이름으로 부활하면서 머신러닝 실무자는 물론, 소프트웨어 엔지니어에게도 딥러닝은 필수 소양이 되었다. 머신러닝을 처음 접하는 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어에게 실용적인 정보를 제공한다. 딥러닝의 기초부터 고급 신경망 구조까지 폭넓게 배우고, 딥러닝 모델을 직접 구현하며 빠르게 개념을 익혀보자. 먼저 그림으로 개념을 설명하고, 코드의 밑바탕이 되는 수학적 원리를 설명한다. 그다음 파이썬 코드로 신경망을 구현하며 동작하는 방법을 이해한다. 다층 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망의 간단한 구조부터 복잡한 구조까지 확장해보며 딥러닝 프로젝트에 준비된 개발자로 성장할 수 있다.

목차 목차 보이기/감추기

chapter 1 신경망 기초 1
1.1 함수
1.2 도함수
1.3 합성함수
1.4 연쇄법칙
1.5 조금 더 복잡한 예제
1.6 입력이 두 개 이상인 함수의 합성함수
1.7 입력이 여러 개인 함수의 도함수
1.8 여러 개의 벡터 입력을 갖는 함수
1.9 기존 특징으로 새로운 특징 만들기
1.10 여러 개의 벡터 입력을 갖는 함수의 도함수
1.11 벡터 함수와 도함수
1.12 두 개의 2차원 행렬을 입력받는 계산 그래프
1.13 역방향 계산
1.14 마치며

chapter 2 신경망 기초 2
2.1 지도 학습
2.2 지도 학습 모델
2.3 선형회귀
2.4 모델 학습하기
2.5 학습 데이터와 테스트 데이터
2.6 모델 성능을 평가하는 코드
2.7 밑바닥부터 만드는 신경망
2.8 첫 번째 신경망 모델의 학습과 성능 평가
2.9 마치며

chapter 3 밑바닥부터 만들어보는 딥러닝
3.1 딥러닝 정의하기
3.2 신경망의 구성 요소: 연산
3.3 신경망의 구성 요소: 층
3.4 모델의 구성 요소 조립하기
3.5 NeuralNetwork 클래스와 그 외 클래스
3.6 딥러닝 구현하기
3.7 Optimizer와 Trainer 클래스
3.8 모든 구성 요소 조합하기
3.9 마치며

chapter 4 프레임워크 확장하기
4.1 신경망에 대한 직관
4.2 소프트맥스 교차 엔트로피 손실함수
4.3 실험
4.4 모멘텀
4.5 학습률 감쇠
4.6 초기 가중치 설정
4.7 드롭아웃
4.8 마치며

chapter 5 합성곱 신경망
5.1 신경망과 표현 학습
5.2 합성곱층
5.3 다채널 합성곱 연산 구현하기
5.4 Conv2DOperation 연산으로 합성곱 신경망 학습하기
5.5 마치며

chapter 6 순환 신경망
6.1 근본적인 한계: 분기 처리하기
6.2 자동 미분
6.3 순환 신경망이 필요한 이유
6.4 순환 신경망이란
6.5 RNN 코드
6.6 마치며

chapter 7 파이토치
7.1 텐서
7.2 파이토치로 딥러닝 구현하기
7.3 합성곱 신경망 구현하기
7.4 오토인코더를 활용한 비지도 학습
7.5 마치며

부록 A 더 알아보기
A.1 행렬 미분의 연쇄법칙
A.2 편향 항에 대한 손실의 기울기
A.3 행렬곱으로 합성곱 구현하기

저자 소개 (2명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

신경망을 확실하게 이해할 수 있는 최고의 딥러닝 입문서

넘쳐나는 딥러닝 학습 자료 속에서 어떤 것부터 살펴봐야 할지 모르겠다고요? 대부분의 딥러닝 학습 자료는 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다. 수많은 화살표로 나타낸 도표로 딥러닝의 개념을 설명하거나 혹은 빽빽한 코드로 학습 과정을 설명하고 결과를 확인합니다. 이런 유형의 학습 자료는 코드를 구성하는 수학적 원리와 신경망의 개념적 구조, 이들이 서로 동작하는 방법을 제대로 설명하지 못합니다. 이 책에서는 앞선 학습 자료의 맹점을 보완하기 위해 세 가지 관점(수식, 코드, 다이어그램)으로 개념을 설명합니다.

먼저 신경망 개념에 사용하는 수식을 살펴보고, 이 연산 과정을 다이어그램으로 나타냅니다. 개념의 원리를 이해한 후, 파이썬으로 밑바닥부터 구현합니다. 간단한 딥러닝 모델부터 합성곱 신경망, 순환 신경망까지 구현해보고 이 신경망을 파이토치로 다시 한번 구현하며 프레임워크 사용법을 익힙니다. 이 책의 목표는 신경망에 대한 정확하고 확실한 이해입니다. 일단 이 책을 읽고 나면 신경망과 관련된 개념과 프로젝트를 한결 쉽게 이해하고 자신감 있게 응용할 수 있을 것입니다.


주요 내용
● 신경망 이해에 필요한 명확한 멘탈 모델과 수학적 원리 설명
● 객체지향으로 설계한 다층 신경망 프레임워크 구현 방법
● 수식과 예제로 배우는 합성곱 신경망과 순환 신경망
● 파이토치를 이용한 신경망 구현 방법


장별 요약
1장_신경망 기초 1
함수의 연산 과정을 다이어그램으로 이해하고, 미적분의 연쇄법칙으로 도함수를 구하는 방법을 알아봅니다.

2장_신경망 기초 2
선형회귀와 신경망 모델을 적용해 데이터 집합에서 주택 가격의 추이를 예측하는 학습 모델을 구현합니다.

3장_밑바닥부터 만들어보는 딥러닝
Layer, Model, Optimizer와 같은 구성 요소를 만들고 이를 조합해 전체 딥러닝 모델을 구현합니다.

4장_프레임워크 확장하기
신경망 모델의 성공 확률을 높이는 주요 학습 방법을 소개합니다.

5장_합성곱 신경망
이미지를 다루는 데 특화된 신경망인 합성곱 신경망(CNN)을 소개하고, 합성곱층을 직접 구현하며 동작 원리를 파악합니다.

6장_순환 신경망
자동 미분의 동작 과정을 살펴보고, 순환 신경망(RNN)에 이를 적용해봅니다. RNN의 변형 구조인 GRU와 LSTM도 함께 소개합니다.

7장_파이토치
1~6장까지 구현한 내용을 고성능 오픈소스 신경망 라이브러리인 파이토치로 구현합니다. 마지막으로 비지도 학습에서 신경망을 활용하는 방법을 간단히 살펴봅니다.


관련 서적 (제목 + ISBN)
● 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝 / 9791162242001
● 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 / 9791162241745
● 파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서 / 9791162242827

회원리뷰 (15건) 리뷰 총점8.7

혜택 및 유의사항?
처음 시작하는 딥러닝을 읽고 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 m*****l | 2021.08.24 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
이 책의 제목을 보면 처음 딥러닝을 공부하기 시작하는 사람들에게 딥러닝을 어떻게 학습하고 개발할지에 대한 지침서의 역할을 해 줄 것 같은 인상을 줍니다. 그러나, 실제로 읽어보면서 뒤로 갈수록 난이도가 관련 지식이 없이는 도저히 볼 수 없을 정도로 어려워지고, 해당되는 키워드에 대한 기본 개념 설명마저 이해가 잘 되지 않습니다. 'from scatch' 라는 용어가 '아무런 사전;
리뷰제목

이 책의 제목을 보면 처음 딥러닝을 공부하기 시작하는 사람들에게 딥러닝을 어떻게 학습하고 개발할지에 대한 지침서의 역할을 해 줄 것 같은 인상을 줍니다. 그러나, 실제로 읽어보면서 뒤로 갈수록 난이도가 관련 지식이 없이는 도저히 볼 수 없을 정도로 어려워지고, 해당되는 키워드에 대한 기본 개념 설명마저 이해가 잘 되지 않습니다. 'from scatch' 라는 용어가 '아무런 사전 준비없이' 라는 의미도 있지만, '맨 처음부터' 라는 의미도 있습니다. 딥러닝을 쉽게 사용하기 위한 라이브러리 지침서의 성격의 책이 아니라 밑바탕의 개념부터 시작하는 내용의 책이라는 점에서 '처음 시작하는' 이라는 제목은 그다지 적합한 제목은 아닌 것 같습니다.

 

신경망 기초에 관련한 두 챕터는 지금까지 딥러닝이나 신경망 관련해서 본 책이나 강의와는 확실히 차별화가 있는 구성의 내용입니다. 개념화해서 한 눈에 들어오도록 다이어그램을 보여주고, 이에 대한 수식을 설명해놓아서 머릿속에서 잘 정립화되도록 해 주는 것 같습니다. 특히, 합성함수와 연쇄법칙을 통한 미분 내용과 이를 활용한 순방향, 역방향의 계산 과정은 기존의 미분에 대한 이해도 자체를 새롭게 정립해주는 내용이었습니다.

그러나, 3장 이후의 내용은 가혹하리만큼 배경 지식없이는 볼 수 없을 정도의 난이도가 높은 내용입니다. 아무래도 딥러닝에 대한 방대한 지식 영역을 300 페이지가 되지 않는 분량에 담아내기는 불가능할 것입니다. 하지만, 이 책을 읽기 전에 선행으로 알고 있어야 하는 지식이나, 책을 순탄하게 읽어 나가기 위한 지침 등의 내용이 없는 점은 좀 아쉬운 부분이라고 생각합니다.

확실히 딥러닝이라는 분야는 많은 관련 지식이 필요합니다. 선형 대수, 미분, 확률, 통계 등의 수학적 지식 뿐만 아니라 신경망에 대한 기본 개념과 이를 컴퓨터 사이언스에 적용해서 문제를 풀어내기 위한 최적화 과정에 발견하거나 고안해 낸 개념 등, 제대로 활용하기 위해서는 많은 공부와 경험이 필요한 분야라 확신합니다. 이 책이 세세한 내용은 담고 있지 않지만, 딥러닝 문제를 풀어내기 위한 큰 블럭 단위의 개념에 대해서 이해도를 높여주고, 통찰력을 줄 수 있는 책이라는 점은 동의할 수 있습니다.

책의 뒷부분은 이해력과 배경 지식의 부족이라는 한계 때문에 훑어 읽어가는 수 밖에 없었지만, 앞으로 좀 더 시간을 투자해서 구멍이 난 부분을 메꿔 가고 싶다는 생각을 했습니다. 반복해서 학습을 할수록 진가를 발휘할 것이라는 믿음을 줄 것이라 말할 수 있는 책입니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

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처음 시작하는 딥러닝 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 m******y | 2021.08.22 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
    불과 몇 년 만에, 딥러닝을 모르는 사람이 없어진 시대가 도래했습니다. 한때 인공신경망 기법이 천시받던 시대가 존재했다는 것이 무색하게, 현재 딥러닝은 분야를 막론하고 많은 이들의 지대한 관심을 받고 있습니다.    일정 수준 이상의 코딩 능력이 필요하다는 특징 때문에, 딥러닝에 관심을 가지는 개발자들이 굉장히 많아졌으며, 컴퓨터공학과의 학;
리뷰제목

 

 

불과 몇 년 만에, 딥러닝을 모르는 사람이 없어진 시대가 도래했습니다. 한때 인공신경망 기법이 천시받던 시대가 존재했다는 것이 무색하게, 현재 딥러닝은 분야를 막론하고 많은 이들의 지대한 관심을 받고 있습니다. 

 

일정 수준 이상의 코딩 능력이 필요하다는 특징 때문에, 딥러닝에 관심을 가지는 개발자들이 굉장히 많아졌으며, 컴퓨터공학과의 학부과정에 딥러닝 전공 수업이 개설되기도 합니다. 일단 배워봐도 나쁠게 없다는 생각에, 접근하는 학생들도 많은데요. 문제는, 학습을 위한 콘텐츠가 굉장히 많지만, 어떻게 학습을 해야할지 감을 잡기 어렵다는 것입니다.

 

시중에는 이미 수많은 책이 존재합니다. 수학을 기반에 두고, 이론적 설명을 통해 딥러닝을 풀어가는 책, 수학이 일절 등장하지 않는다며 문과생도 할 수 있다는 식의 카피를 내걸고 있는 책, 머신러닝과 딥러닝을 동시에 다루고 있는 책, 일단 코드부터 따라 쳐보라는 책 등... 신경망과 딥러닝에 대해 기초부터 배워보려는 독자에게, 난감한 상황이 아닐 수 없습니다. 이러한 상황에서, 처음 시작하는 딥러닝은 분명 강력한 안내서입니다.

 

저자는 대량의 수식을 기반으로 한 이론서, 신경망의 학습 과정을 보여주는 코드 위주의 실습서의 특징을 한데 모은, 수학적 원리에 기반한 코드의 원리를 설명하는 책으로 본 도서를 설명합니다. 즉, 코드 슬쩍 돌려보고 끝나는 책이 아니며, 처음부터 끝까지 공식과 이론으로 점철된 책 역시 아닌 것입니다.

 

리뷰를 위해 본 도서를 보며 느낀 가장 중요한 점은, 독자 스스로 본인이 대상 독자에 해당하는지 점검해 볼 필요가 있다는 점입니다. 혹시 서점에 갈 기회가 있다면, 이를 위해 1장의 신경망 기초 1 파트를 잠시 살펴보시길 추천드립니다. 만약 없다면, 온라인 서점 사이트에서 제공되는 약 30페이지의 미리보기를 살펴보시기를 추천 드립니다.

책과 저자는 친절하지만, 딥러닝은 그리 친절하지 않습니다. Python으로 작성된 코드의 의미가 이해 되는지(최소한, 코드가 본문 내용을 기반으로 작성된 것이 추상적으로라도 이해가 되는지) 살펴보고, 수식과 다이어그램을 소화하는데 무리가 없는지 훑어보는 것을 추천 드립니다.

 

사실 기존에도 딥러닝 학습서를 학습한 경험이 있었지만, '처음 시작하는 딥러닝'은 조금 다른 점이 있었습니다. 저자의 코드에서 스스로 이론을 조합하여 직접 이해를 시도하는 것보다, 조금 더 친절한 설명을 통해 찬찬히 이해해볼 수 있는 기회가 주어진다는 점인데요. 하지만 이것은, 책의 콘텐츠가 결코 만만하지 않다는 의미이기도 합니다. 만약 딥러닝 학습에 앞선 약간의 기반 지식이 부족하다고 느껴지시는 분들은, 조금 더 실습을 통해 딥러닝을 체화시킬 수 있는 난이도의 교재를 함께 겸하는 것을 추천드립니다.   

 

(본 리뷰는 한빛미디어의 도서 서평단 <나는 리뷰어다 2021> 프로그램의 일환으로, 무상으로 도서를 증정 받고 작성된 리뷰임을 고지합니다)

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포토리뷰 [서평] 처음 시작하는 딥러닝 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 YES마니아 : 골드 스타블로거 : 블루스타 밀****피 | 2021.08.22 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
  딥러닝 공부를 위해 관련 서적을 몇 권 읽었지만, 아직 딥러닝에 대한 이해와 기초가 부족하다는 개인적인 판단이다. 그래서 처음부터 다시 시작하고자 '처음 시작하는 딥러닝'이라는 책을 만났다.   이 책은 딥러닝에 대한 배경지식이 없는 소프트웨어 개발자를 위한 책이다. 딥러닝에 대한 전체적인 큰 그림을 제공하는 것이 이 책을 쓴 목적이었다고 저자는 얘기한다;
리뷰제목


 

딥러닝 공부를 위해 관련 서적을 몇 권 읽었지만, 아직 딥러닝에 대한 이해와 기초가 부족하다는 개인적인 판단이다. 그래서 처음부터 다시 시작하고자 '처음 시작하는 딥러닝'이라는 책을 만났다.


 

이 책은 딥러닝에 대한 배경지식이 없는 소프트웨어 개발자를 위한 책이다. 딥러닝에 대한 전체적인 큰 그림을 제공하는 것이 이 책을 쓴 목적이었다고 저자는 얘기한다. 독자의 이해를 돕기 위해 먼저 다이어그램으로 개념을 설명한 후, 이를 수식으로 옮겨 보고(설명하는 개념에 따라 순서가 바뀌기도 한다.) 그 수식에 기초한 코드를 작성하는 방법으로 한 가지 개념을 설명한다. 이러한 절차로 설명된 이 책의 내용을 따라가다 보면 마지막에는 실제로 동작하는 간단한 딥러닝 프레임워크를 갖추게 된다. 4장은 다이어그램-수식-코드 모델의 설명이 아닌 직관을 사용해 각 기법을 소개하고 있다.
딥러닝을 처음 접하는 입문자와 업무에 활용하려는 현업 엔지니어에게 모두 적합한 책이라 할 수 있겠다. 이 책에서 사용된 예제 코드들은 신경망의 개념을 정확하고 확실하게 이해하기 위한 목적으로 쓰였고, 실제 사용되는 신경망 라이브러리를 구현하기 위한 목적은 아니다.

이 책은 총 7개의 Chaper로 나뉘어있는데, 1장은 신경망의 기초인 도함수를 구하는 방법, 행렬의 곱셈이 어떻게 활용되는지 알아본다. 2장은 선형회귀와 신경망 모델을 적용해 제1원칙 접근법을 통해 신경망의 동작 원리를 학습한다. 3장은 Layer, Model, Optimizer 등 추상화된 구성 요소를 만들고 이를 통해 전체 딥러닝 모델을 구성한다. 4장에서는 신경망이 쓸만한 해답을 구하는 과정을 돕는 주요 학습 과정을 소개한다. 5장은 합성곱 신경망(CNN), 6장은 순환 신경망(RNN)에 대해 다루고 있다. 마지막 7장은 앞장에서 학습한 내용을 파이토치를 통해 다시 구현하는 것으로 마무리 하고 있다.


 

딥러닝에 대한 설명이 쉽고 체계적으로 되어 있고, 명확한 멘탈 모델과 수학적 원리가 이해하기 쉽게 잘 설명되어 있다. 이론적인 내용 뿐 아니라 파이썬 코드로 구현을 통해 독자들이 이해하는데 많은 도움을 준다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

#처음시작하는딥러닝 #수학이론 #알고리즘 #신경망 #세스와이드먼 #한빛미디어

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