비전공자를 위한 딥러닝
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9788960883932
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| Publication Date | 2022/02/25 |
| Pages/Weight/Size | 152*225*20mm |
| ISBN | 9788960883932 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
딥러닝? 머신러닝? 코딩에 ‘코’자도 모르는 비전공자라면!
이 책에 주목하라!
국문과 출신의 AI 컴퓨터 비전 엔지니어 윤준호의 『그림으로 이해하는 비전공자를 위한 딥러닝』이 책으로 출간하였다. 작가의 블로그에서 연재되었던 『비전공자를 위한 딥러닝』은 비전공자도 쉽게 알아들을 수 있을 정도로 아주 친절하게 집필되었다. 작가의 블로그 연재 글을 묶은 이 책은 블로그에서 볼 수 없는 추가 내용을 포함하여 구성되었으며, 저자가 연재하며 받은 비전공자들을 위한 취업, 진로 관련 Q&A 또한 수록되어있다. 수학과 코딩에 대해 문외한이라면, 이 책이 딥러닝의 개념을 잡는 데에 도움을 줄 것이라고 확신한다.
이 책에 주목하라!
국문과 출신의 AI 컴퓨터 비전 엔지니어 윤준호의 『그림으로 이해하는 비전공자를 위한 딥러닝』이 책으로 출간하였다. 작가의 블로그에서 연재되었던 『비전공자를 위한 딥러닝』은 비전공자도 쉽게 알아들을 수 있을 정도로 아주 친절하게 집필되었다. 작가의 블로그 연재 글을 묶은 이 책은 블로그에서 볼 수 없는 추가 내용을 포함하여 구성되었으며, 저자가 연재하며 받은 비전공자들을 위한 취업, 진로 관련 Q&A 또한 수록되어있다. 수학과 코딩에 대해 문외한이라면, 이 책이 딥러닝의 개념을 잡는 데에 도움을 줄 것이라고 확신한다.
Contents
Part 1. 큰 그림 살펴보기
1. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (1)
2. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (2)
3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝
4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습
Part 2. 핵심 개념 익히기
1. 선형 회귀 - 집값 예측하기
2. 선형 회귀 - 오차와 비용
3. 신경망 기초 - 비선형 변환이 필요한 이유
(부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현
4. 신경망 기초 - 가중치 행렬 연산
(부록: 파이썬 실습) 가중치 행렬 연산
5. 신경망 학습 - 경사하강법
6. 신경망 학습 - 순전파로 예측하기
7. 신경망 학습 - 역전파로 학습하기
Part 3. 한 걸음 더 나아가기
1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피
2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제
3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기
4. 다음 단계로 나아가기
(부록: 총정리) 기말고사
(부록 : Q&A) 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?
1. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (1)
2. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (2)
3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝
4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습
Part 2. 핵심 개념 익히기
1. 선형 회귀 - 집값 예측하기
2. 선형 회귀 - 오차와 비용
3. 신경망 기초 - 비선형 변환이 필요한 이유
(부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현
4. 신경망 기초 - 가중치 행렬 연산
(부록: 파이썬 실습) 가중치 행렬 연산
5. 신경망 학습 - 경사하강법
6. 신경망 학습 - 순전파로 예측하기
7. 신경망 학습 - 역전파로 학습하기
Part 3. 한 걸음 더 나아가기
1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피
2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제
3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기
4. 다음 단계로 나아가기
(부록: 총정리) 기말고사
(부록 : Q&A) 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?