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책소개
목차
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CHAPTER 1 헬로 파이썬
_1.1 파이썬이란? _1.2 파이썬 설치하기 _1.3 파이썬 인터프리터 _1.4 파이썬 스크립트 파일 _1.5 넘파이 _1.6 맷플롯립 _1.7 정리 CHAPTER 2 퍼셉트론 _2.1 퍼셉트론이란? _2.2 단순한 논리 회로 _2.3 퍼셉트론 구현하기 _2.4 퍼셉트론의 한계 _2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면 _2.6 NAND에서 컴퓨터까지 _2.7 정리 CHAPTER 3 신경망 _3.1 퍼셉트론에서 신경망으로 _3.2 활성화 함수 _3.3 다차원 배열의 계산 _3.4 3층 신경망 구현하기 _3.5 출력층 설계하기 _3.6 손글씨 숫자 인식 _3.7 정리 CHAPTER 4 신경망 학습 _4.1 데이터에서 학습한다! _4.2 손실 함수 _4.3 수치 미분 _4.4 기울기 _4.5 학습 알고리즘 구현하기 _4.6 정리 CHAPTER 5 오차역전파법 _5.1 계산 그래프 _5.2 연쇄법칙 _5.3 역전파 _5.4 단순한 계층 구현하기 _5.5 활성화 함수 계층 구현하기 _5.6 Affine/Softmax 계층 구현하기 _5.7 오차역전파법 구현하기 _5.8 정리 CHAPTER 6 학습 관련 기술들 _6.1 매개변수 갱신 _6.2 가중치의 초깃값 _6.3 배치 정규화 _6.4 바른 학습을 위해 _6.5 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기 _6.6 정리 CHAPTER 7 합성곱 신경망(CNN) _7.1 전체 구조 _7.2 합성곱 계층 _7.3 풀링 계층 _7.4 합성곱/풀링 계층 구현하기 _7.5 CNN 구현하기 _7.6 CNN 시각화하기 _7.7 대표적인 CNN _7.8 정리 CHAPTER 8 딥러닝 _8.1 더 깊게 _8.2 딥러닝의 초기 역사 _8.3 더 빠르게(딥러닝 고속화) _8.4 딥러닝의 활용 _8.5 정리 APPENDIX A Softmax-with-Loss 계층의 계산 그래프 A.1 순전파 A.2 역전파 A.3 정리 |
저자 소개2
저사이토 고키
관심작가 알림신청齋藤康毅
1984년 나가사키 현 쓰시마 출생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 인공지능 관련 연구·개발에 매진하고 있다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈 집필 외에 『파이썬 인 프랙티스』, 『밑바닥부터 만드는 컴퓨팅 시스템』, 『Building Machine Learning Systems with Python』 등을 일본어로 옮겼다.
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관심작가 알림신청이복연
고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성전자에서 자바 가상 머신, 스마트폰 플랫폼, 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 관심이 많았다. 그 후 창업전선에 발을 들여 좌충우돌하다가 개발자 커뮤니티에 기여하는 더 나은 방법을 찾아 출판 시장에 뛰어들었다. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 『구글 엔지니어는 이렇게 일한다』, 『리팩터링 2판』, 『JVM 밑바닥까지 파헤치기』, 『이펙티브 자바 3판』 등을 번역했다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 01월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 312쪽 | 183*235*13mm
- ISBN13
- 9791169213387
만든이 코멘트
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안녕하세요 이 책의 역자입니다.
2025-02-06
리마스터판에서 무엇이 달라졌고,
왜 리마스터판을 기획하게 되었는지를 간략히 정리해보았습니다.
구매 시 참고해주세요.
https://www.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS2416204088&cate_cd=
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출판사 리뷰
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딥러닝, 복잡한 개념을 가장 쉽게 배울 수 있는 방법!
‘왜’와 ‘어떻게’를 모두 담은 딥러닝 입문자의 필독서 딥러닝이 인공지능 혁신의 중심에 있다는 것은 이제 많은 사람이 알고 있습니다. 하지만 막상 배워보려 하면 복잡한 수식과 기술 용어의 벽 앞에서 쉽게 좌절하곤 합니다. 여러분도 이런 경험이 있지 않으신가요? 이 책은 딥러닝을 처음 배우는 분에게 ‘이해의 즐거움’과 ‘구현의 성취감’을 모두 제공합니다. 이론만으로 끝나지 않고 간단한 퍼셉트론부터 시작해 합성곱 신경망(CNN)과 이미지 인식까지 직접 구현하며 배웁니다. 코드 한 줄 한 줄을 읽고 수정하며 배울 때, 딥러닝이 더 이상 어렵게만 느껴지지 않을 것입니다. 이 책은 단순한 입문서를 넘어 딥러닝 기술을 심도 있게 학습할 수 있는 기반을 제공합니다. 여러분에게 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1』이 다음 단계로 이어지는 든든한 발판이 되기를 바랍니다. 리마스터판에서 달라진 점 리마스터판에서는 서식, 코드, 그래프 등을 전면 컬러화하고 번역과 편집 품질을 한층 높였습니다. 원서보다 나은 실습 환경을 제공하여 어느 위치에서든 실행할 수 있게끔 코드를 수정하고 브라우저에서 바로 확인할 수 있도록 구글 콜랩 코드도 제공합니다. - 서식, 코드, 그래프 등을 전면 컬러화하고 편집 개선 - 일부 용어를 현대화하고 번역 개선 - 어느 위치에서든 실행할 수 있게끔 예제 코드 수정 - 브라우저에서 바로 확인할 수 있도록 구글 콜랩 코드 제공 누구를 위한 책인가? 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다. 파이썬에 익숙하지 않아도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다. - 딥러닝에 관심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분 - 이론뿐만 아니라 동작하는 코드를 직접 구현하며 학습하고 싶은 분 - 라이브러리에 의존하지 않고 딥러닝의 원리를 깊이 이해하고 싶은 분 - 최신 딥러닝 기술을 다루기 전 기초를 탄탄히 다지고 싶은 분 - 국내 최다 판매, 수많은 독자의 호평으로 검증된 입문서로 시작하고 싶은 분 ‘밑바닥부터 시작하는 딥러닝’ 시리즈에서 다루는 주제 - [1편] 합성곱 신경망과 이미지 처리 - [2편] 순환 신경망과 자연어 처리 - [3편] 동적 계산 그래프와 딥러닝 프레임워크 - [4편] 심층 강화학습 - [5편] 이미지 생성 모델 |
추천평
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저와 같은 어린 학생들이 직업을 찾을 즈음엔 인공지능이 사회의 모든 부분을 변화시키는 혁명이 되어 있을 거라고 합니다. 그래서 이제 겨우 중 2인 저도 인공지능에 관심이 많은데, 마침 리뷰어로 접한 이 책은 아직 파이썬에 낯선 저도 쉽게 따라 배울 수 있었습니다. - 김경수 (파주한빛중학교 2학년 학생)
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베타리딩을 위해 처음 받은 원고부터 거의 완성된 책이나 다름없어서 읽기 편했습니다. 독자들이 쉽고 빠르게 맛보고 입문할 수 있을 것입니다. - 박상은 (『9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석』 역자 / 에스코어)
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신경망과 딥러닝의 기본을 밑바닥부터 만들어보면서 그 개념을 어렵지 않게 이해할 수 있었습니다. 이는 텐서플로 등의 딥러닝 프레임워크를 사용할 때도 진가를 발휘하리라 생각합니다. 딥러닝 공부를 시작하시는 모든 분께 추천합니다. - 서민구 (『R을 이용한 데이터 처리&분석 실무』 저자 / 구글코리아 소프트웨어 엔지니어 )
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탄탄한 구성으로 신경망과 딥러닝 전반을 쉽게 설명해주고, 특히 역전파는 제가 본 교재 중 가장 쉽게 서술했습니다. 복잡한 수식이나 난해한 설명이 아닌, 이야기를 하듯 독자를 이해시키려 한 부분이 가장 감명 깊었습니다. 신경망(딥러닝)을 공부하며 역전파에서 어려움을 겪은 분들께 강력하게 권합니다. - 안홍철 (에셋플러스자산운용 자산운용사)
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일본인 특유의 꼼꼼함이 느껴지는 너무 좋은 내용이었습니다. 개인적으로 이 책처럼 처음부터 하나하나 개발하는 것을 좋아합니다. 빨리 정식 출간되어 내년 사내교육 때 이 내용을 활용하고 싶을 정도로 맘에 듭니다. - 이상훈 (『실시간 분석의 모든 것』 역자 / SK주식회사)
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2016년 11월 29일 미국의사협회지 JAMA에 실린 ‘딥러닝을 이용한 당뇨성 망막병증 진단’ 관련 논문(https://goo.gl/g7xGO5)은 인공지능이 바꾸는 안과 미래의 시작으로 평가받습니다. 이 미래에 동참하고 싶지만 수학과 프로그래밍 언어에 익숙하지 못한 의료 관련 분들에게 이 책은 제목처럼 ‘밑바닥부터’ 딥러닝을 이해시켜줄 것입니다. - 임형택 (안과 전문의)
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이 책의 원서는 일본 대형 서점의 매대 중앙을 차지하고 TV에도 소개될 정도로 인기입니다. 공학서적이 이렇게 주목받는 것은 인공지능에 관한 일반인의 관심이 그만큼 높아졌다는 방증이겠지요. 한국에서도 이 책이 인공지능 보급에 중요한 기폭제가 되길 기대합니다. - 최성훈 (Tomomi Research Inc.)
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