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가장 빨리 만나는 딥러닝 with Caffe
인공지능, 기계 학습, 이제는 딥러닝이다.
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책소개
목차
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[기초편]
1장 딥러닝이란 무엇인가? __1.1 기계 학습의 개요 ____1.1.1 기계 학습은 어디에 사용할까? ____1.1.2 기계 학습이란 어떤 기술인가? ____1.1.3 기계 학습을 이용해 물체를 인식하는 방법 ____1.1.4 지도 학습에 의한 기계 학습과 비지도 학습에 의한 기계 학습 ____1.1.5 회귀분석, 분류, 클러스터링 ____1.1.6 기계 학습이 왜 필요한가? __1.2 딥러닝의 개요 ____1.2.1 인공 신경망이란 무엇인가? ____1.2.2 인공 신경망을 이용한 이미지 인식 ____1.2.3 딥러닝 알고리즘 2장 딥러닝이 이룩한 성과 __2.1 딥러닝의 역사 ____2.1.1 딥러닝 연구의 기원 ____2.1.2 인공 신경망 연구, 빙하기를 거쳐 재조명 ____2.1.3 GPU에 의한 병렬 계산: GPGPU와 CUDA ____2.1.4 딥러닝은 왜 주목 받는가? __2.2 음성 인식 분야의 성과 ____2.2.1 음성 인식이란? ____2.2.2 음성 인식에 딥러닝을 이용 __2.3 이미지 인식 분야의 성과 ____2.3.1 이미지 인식에 딥러닝을 이용 ____2.3.2 딥러닝을 이용한 이미지의 특징 자동 추출 ____2.3.3 딥러닝을 기존 이미지 처리에 이용 ____2.3.4 딥러닝을 이용해 이미지 주석 만들기 [이론편] 3장 딥러닝을 이용한 이미지 인식 __3.1 이미지 인식이란? ____3.1.1 이미지 인식은 왜 어려운가? __3.2 기존의 이미지 인식 기법 ____3.2.1 이미지 특징량이란 무엇인가? ____3.2.2 BoF의 개념 ____3.2.3 BoF를 이용한 이미지 인식 알고리즘 ____3.2.4 BoF의 단점 __3.3 딥러닝의 이용 ____3.3.1 컨볼루션 신경망을 이용한 이미지 인식 ____3.3.2 딥러닝은 무엇을 학습하는가? __3.4 어떻게 높은 성능을 구현할 수 있었을까? ____3.4.1 BoF와 딥러닝의 비교 ____3.4.2 딥러닝의 충격 ____3.4.3 딥러닝에 약점은 없을까? 4장 딥러닝 알고리즘 학습 방법 __4.1 딥러닝 알고리즘 학습 방법 ____4.1.1 노드 값의 계산 방법 ____4.1.2 활성화 함수의 종류 ____4.1.3 계층의 종류 __4.2 신경망 학습 방법 ____4.2.1 신경망을 어떻게 최적화시키는가? ____4.2.2 경사 하강법이란 무엇인가? ____4.2.3 오류역전파법에 의한 경사의 계산 ____4.2.4 신경망을 정밀하게 학습하는 방법 __4.3 딥러닝 알고리즘 ____4.3.1 컨볼루션 신경망 학습 방법 ____4.3.2 오토인코더 학습 방법 ____4.3.3 순환 신경망 학습 방법 [체험편] 5장 Caffe를 준비하다 __5.1 Caffe에 대한 기본 지식 ____5.1.1 Caffe란? __5.2 Caffe 설치 방법 ____5.2.1 Caffe에 필요한 라이브러리 설치 ____5.2.2 Caffe 다운로드 ____5.2.3 컴파일러 설정 변경과 make 파일 만들기 ____5.2.4 CPU로 동작하도록 설정 변경 ____5.2.5 Caffe의 컴파일러와 runtest ____5.2.6 Caffe 폴더 구성 __5.3 Caffe 동작법 ____5.3.1 이미지 데이터 다운로드와 데이터 형식 변환 ____5.3.2 실행 셸 속 ____5.3.3 솔버의 파라미터 설정 ____5.3.4 네트워크의 파라미터 설정 ____5.3.5 네트워크 파라미터 파일 기술 사례 6장 Caffe로 딥러닝을 체험하다 __6.1 Caffe를 샘플 프로그램으로 동작시키다 ____6.1.1 학습률에 대해 ____6.1.2 활성화 함수의 영향 ____6.1.3 네트워크의 구성과 영향 __6.2 Caffe를 자신이 준비한 데이터로 이용하다 ____6.2.1 convert_imageset 사용법 부록 A __A.1 VMware에 우분투를 설치하는 방법 ____A.1.1 VMware 다운로드 및 설치 ____A.1.2 VMware에 우분투를 설치하는 방법 __A.2 우분투에서 CUDA를 작동시키는 방법 ____A.2.1 우분투에서 CUDA 설치 ____A.2.2 GPU 환경에서 Caffe 컴파일러 실행 __A.3 3층 전결합 인공 신경망의 파라미터 파일 후기 참고문헌 찾아보기 |
저자 소개
저자 : 다케이 히로마사
대학교 시절 수학을 전공하고 위상기하학(토폴로지) 연구에 종사. 2004년 일본 유니시스 주식회사에 입사. CDA/CAM 시스템을 개발하며 주로 도형 처리 기술을 담당. 2011년부터 정보공학전공 대학원생으로 데이터 마이닝과 3D 형상 검색을 연구. 이후 회사로 돌아가 현재는 이미지 처리, 점군 처리, 기계 학습을 연구 중. 최근 즐거운 일은 갓 태어난 아이를 관찰하며 아이가 사람들의 동작이나 언어를 배워나가는 것을 신기해하고 있는 중.
역자 : 이주석
東京韓國學校 初, 中, 高等部 卒業. 연세대학교 물리학과 졸업 후 Toshiba, Infineon, RF Micro Devices 및 인텔에서 반도체 기술 영업. NVIDIA Professional Solution Group 영업 총괄 전무로 GPU 기반 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, CUDA 및 Deep Learning 기술 교육 및 전파. 한국계산과학공학회 이사이며 Korea Graphics World forum 설립. 현 Heptagon Advanced Micro Optics Korea지사장을 맡아 광학 센서, 3D imaging, IoT 및 BLE 기술 전파 중.
품목정보
- 발행일
- 2016년 09월 01일
- 쪽수, 무게, 크기
- 196쪽 | 314g | 152*225*8mm
- ISBN13
- 9791187345749
출판사 리뷰
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Deep Learning, 누구나 쉽게 사용할 수 있다!
왜 딥러닝에 주목해야 하는가? 딥러닝은 MIT가 선정한 10대 혁신 기술이며, IT 리서치 기업 가트너도 주목해야 할 기술로 선정했다. 구글, 애플, 마이크로소프트, IBM, 삼성전자 같은 글로벌 기업은 모두 딥러닝에 투자하고 있다. 이들은 자사 서비스를 통해 구축된 빅데이터를 활용하기 위해 노력하고 있다. 자동 음성 인식, 자율 주행차, 주가 예측, 기사 작성 등 다양한 분야에 딥러닝이 이미 쓰이고 있으며 기업 경쟁력의 핵심이 될 것으로 예측되고 있다. 딥러닝, 기초부터 차근차근 이해하자! 기초편에서는 딥러닝의 개요와 역사를 살펴보고, 음성 인식과 이미지 인식 분야에서 현재까지 이뤄낸 성과를 알아본다. 이론편에서는 컴퓨터가 딥러닝 알고리즘을 사용해 학습하는 방법을 배우고, 기존 방법과 비교하여 딥러닝이 왜 높은 성능을 구현할 수 있는지 살펴본다. 기계 학습이나 딥러닝에 대한 지식이 없고 수학을 몰라도 이해할 수 있도록 쉬운 용어와 구체적인 사례로 설명한다. Caffe로 딥러닝을 경험해보자! 오픈 소스 딥러닝 프레임워크 Caffe를 이용하면 딥러닝을 쉽게 사용할 수 있다. Caffe를 설치하고, 파라미터를 설정하고, 실제로 실행해보면서 딥러닝을 경험해보자. 리눅스 사용자는 CUDA와 함께 GPU 환경에서, 윈도 사용자는 VMware에 리눅스를 설치하고 CPU 환경에서 Caffe를 사용해본다. |
