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"딥러닝"(으)로 334개의 도서가 검색 되었습니다.
9791169213608

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 (케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서)

박해선  | 한빛미디어
28,800원  | 20250407  | 9791169213608
머신러닝 분야 부동의 베스트셀러! 트랜스포머와 LLM 실습까지 더 많이 채웠다! 케라스는 물론 파이토치까지, 혼자서도 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』 (개정판)은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 쉽고 체계적으로 익힐 수 있도록 돕는 입문서로, 최신 AI 트렌드를 반영해 더욱 완성도를 높였다. 특히 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM) 실습을 새롭게 추가하여, 최신 AI 기술이 실제로 어떻게 동작하는지 배울 수 있도록 했다. 1판에서 많은 독자의 사랑을 받았던 ‘1:1 과외하듯 배우는 설명 방식’과 ‘구글 코랩(Colab) 기반 실습’을 유지하면서, 파이토치 예제 코드를 보강했다. 또한, 각 장마다 ‘자주 하는 질문(FAQ)’ 코너를 추가해 학습자의 이해를 돕고, 실습 중 마주할 수 있는 오류나 개념적 궁금증을 쉽게 해결할 수 있도록 구성했다. 입문자가 실전에서 부딪히는 문제를 미리 경험하고 해결하는 능력을 키울 수 있어, 더욱 효과적으로 머신러닝과 딥러닝을 익힐 수 있다. 또한, 혼공 용어 노트, 저자 유튜브 강의, Q&A 커뮤니티 등 다양한 학습 지원을 제공해 혼자서도 끝까지 학습을 이어갈 수 있도록 돕는다. 최신 AI 개념을 이해하고 실습까지 제대로 해보고 싶다면, 지금 이 책을 만나보자.
9791169213387

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1(리마스터판) (파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현)

사이토 고키  | 한빛미디어
23,400원  | 20250124  | 9791169213387
딥러닝 분야 부동의 베스트셀러! 머리로 이해하고 손으로 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 딥러닝의 핵심 개념을 ‘밑바닥부터’ 구현해보며 기초를 한 걸음씩 탄탄하게 다질 수 있도록 도와주는 친절한 안내서입니다. 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고 딥러닝의 기본 개념부터 이미지 인식에 활용되는 합성곱 신경망(CNN)까지 딥러닝의 원리를 체계적으로 설명합니다. 또한 복잡한 개념은 계산 그래프를 활용해 시각적으로 전달하여 누구나 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 책은 딥러닝에 첫발을 내딛는 입문자는 물론이고 기초를 다시금 다지고 싶은 개발자와 연구자에게도 훌륭한 길잡이가 되어줄 것입니다.
9791169211956

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4 (파이썬으로 직접 구현하며 배우는 강화 학습 알고리즘)

사이토 고키  | 한빛미디어
27,000원  | 20240126  | 9791169211956
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈, 이번엔 강화 학습이다! 강화 학습 핵심 이론부터 문제 풀이, 심층 강화 학습까지 한 권에! 이 책의 특징은 제목 그대로 ‘밑바닥부터 만들어가는 것’입니다. 속을 알 수 없는 외부 라이브러리에 의존하지 않고 강화 학습 알고리즘을 처음부터 구현하면서 배웁니다. 그림으로 원리를 이해하고 수학으로 강화 학습 문제를 풀어본 다음, 코드로 구현해 배운 내용을 되짚어봅니다. 코드는 최대한 간결하면서도 강화 학습에서 중요한 아이디어가 명확하게 드러나도록 짰습니다. 단계적으로 수준을 높이면서 다양한 문제에 접할 수 있도록 구성하였으니 강화 학습의 어려움과 재미를 모두 느낄 수 있을 것입니다.
9791169212960

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5 (10단계로 익히는 이미지 생성 모델의 원리)

사이토 고키  | 한빛미디어
29,700원  | 20241015  | 9791169212960
10단계로 알아보는 이미지 생성 모델의 원리! 생성형 AI와 함께하는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5』 이 책은 정규 분포와 최대 가능도 추정과 같은 기본 개념에서 출발하여 가우스 혼합 모델, 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델에 이르기까지 다양한 생성 모델을 설명합니다. 수식과 알고리즘을 꼼꼼하게 다루며 수학 이론과 파이썬 프로그래밍을 바탕으로 한 실제 구현 방법을 알려줍니다. 생성 모델을 이론뿐만 아니라 실습과 함께 명확하게 학습할 수 있습니다. 특히 확산 모델에 이르는 10단계의 과정을 하나의 스토리로 엮어 중요한 기술들을 서로 잇고 개선할 수 있도록 구성했습니다. 이 책과 함께 생성 모델을 밑바닥부터 시작해보세요.
9788968211843

딥러닝 (원리를 이해하고 Tensorflow, Pytorch 한번에 잡자)

조희철  | 비앤엠북스
46,550원  | 20240110  | 9788968211843
이 책은 딥러닝에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.
9788920046704

딥러닝

이병래, 우호성, 유찬우  | 한국방송통신대학교출판문화원
18,700원  | 20230725  | 9788920046704
딥러닝은 인공지능의 넓은 연구 영역 중에서 기계학습을 탐구하는 분야에 속하며, 그중에서도 특히 많은 층으로 구성되는 심층 신경망을 훈련하기 위한 이론 및 알고리즘을 연구하는 분야이다. 신경망은 두뇌의 신경구조에 착안한 모델로서, 인공 뉴런으로 구성되는 층을 여러 개 연결한 구조이다. 초기의 단순한 모델에서 시작하여 현재의 심층 신 경망을 성공적으로 학습하여 다양한 영역에 실용적으로 활용할 수 있게 되기까지 여러 차례의 부침이 있었다. 현시점에서 딥러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성인식 등 다 양한 영역에서 놀랄 만한 성과를 보이고 있으며, 앞으로의 가능성에 대해서도 큰 관심을 가지고 연구하고 있는 분야이다. 이 교재에서는 딥러닝을 이해하는 데 기초가 되는 기본적인 신경망 구조 및 학습 방법을 바탕으로 다양한 유형의 심층망 모델을 소개한다.
9791140714520

모두의 딥러닝 (누구나 쉽게 이해하는 딥러닝)

조태호  | 길벗
26,100원  | 20250430  | 9791140714520
그 무엇보다 쉽게, 누구나 이해할 수 있는 딥러닝 입문서 딥러닝 기초부터 챗GPT의 근간이 되는 자연어 처리와 트랜스포머까지! 머신 러닝부터 챗GPT까지, AI는 끊임없이 변화하고 있지만, 그 변치 않는 뿌리는 딥러닝이다. 지난 8년간 수많은 학교와 교육기관에서 선택한 교재인 『모두의 딥러닝』은 복잡한 수식이나 전문 용어 의존을 최소화하고 직관적인 설명과 풍부한 예시로 입문자에게 가장 확실한 기초 학습법을 제시한다. 특히 누구나 이해할 수 있는 쉽고 편안한 설명을 바탕으로, 딥러닝 이론뿐만 아니라 실제 응용이 가능한 라이브러리로 직접 실습하며 익힐 수 있게 구성했다. 기존 3판의 내용 중 여러 부분을 보강하고, 실습 환경을 최신화했으며, 최신 AI의 핵심인 자연어 처리와 트랜스포머까지 가장 쉽고 완벽하게 설명하고 있다. 더불어 혼자 학습하기 어려운 독자분들을 위해 무료 동영상 강의를 제공하며, 3판에서 별책 부록으로 제공했던 '가장 많이 사용하는 머신 러닝 알고리즘 TOP 10'과 '데이터 분석을 위한 판다스 92개 치트키'를 온라인 서점에서 무료 전자책으로 볼 수 있게 하였다. 딥러닝을 학습하다가 좌절했거나 이제 막 딥러닝 학습을 시작하려 한다면 입문자에게 최적화된 이 책으로 시작해 보자. · 유튜브 강의: https://www.youtube.com/@taehojo · 예제 실행하기: https://github.com/taehojo/deeplearning_4th
9791156644095

딥러닝

박혜정, 석경하, 심주용, 황창하  | 한빛아카데미
10,800원  | 20180630  | 9791156644095
핵심 이론으로 익히고 R로 구현해보는 딥러닝 데이터 과학자 또는 빅데이터 분석가가 기본적으로 알아야 할 딥러닝 관련 지식을 제공합니다. 기초적인 수학 지식이 있는 독자라면 누구든지 딥러닝에 꼭 필요한 핵심 이론을 익히고, 다루기 쉬운 R로 직접 구현해보면서 이론과 실습을 한번에 학습할 수 있습니다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
9788966264933

머신러닝, 핵심만 빠르게! (기초 수학 개념부터 딥러닝, 특성 공학, 데이터 불균형 처리, 앙상블, 모델 평가까지)

안드리 부르코프  | 인사이트
21,600원  | 20251030  | 9788966264933
복잡한 이론은 덜고, 꼭 필요한 핵심만 담았다! 머신러닝을 익히는 가장 간결한 안내서 이 책은 전 세계 11개 언어로 번역되어 수천 개 대학에서 교재로 사용되는 베스트셀러로, 간결하고 명료하게 머신러닝을 설명한다. 기초 수학 개념부터 핵심 알고리즘, 딥러닝과 신경망까지 차근차근 다루며, 클러스터링, 토픽 모델링, 메트릭 학습, 추천 시스템 등 현대 머신러닝 문제 해결을 위한 완전한 도구를 제공한다. 실무에 꼭 필요한 기술을 중심으로 이론과 실제 구현을 연결해 누구나 빠르고 확실하게 배울 수 있다. 저자는 풍부한 실무 경험을 바탕으로 특성 공학, 정규화, 불균형 데이터셋 처리, 앙상블, 모델 평가 등 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 기술을 설명한다. 복잡한 수식에 얽매이지 않고 직관적인 설명과 예제로 구성되어 있어 기초를 견고하게 다지고 싶은 입문자부터 실무 역량을 넓히려는 실무자까지 모두에게 유용하다. 이 책에서 다루는 내용 - 심층 신경망을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘 - 본질을 살린 직관적이고 명확한 알고리즘 및 수학 개념 설명 - 모델 구축, 디버깅, 평가를 위한 실용 기법 - 앙상블, 추천 시스템, 메트릭 학습 등 고급 주제
9791162241745

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 (파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리)

사이토 고키  | 한빛미디어
26,100원  | 20190501  | 9791162241745
직접 구현하면서 배우는 본격 딥러닝 입문서 이번에는 순환 신경망과 자연어 처리다! 이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에서 다루지 못했던 순환 신경망(RNN)을 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춰 살펴본다. 8장 구성으로 전체를 하나의 이야기처럼 순서대로 읽도록 꾸몄다. 전편에서 배운 내용을 요약한 신경망 복습을 첫 장에 배치하여 신경망과 파이썬 지식을 어느 정도 갖춘 분이라면 전편을 읽지 않아도 무리 없이 따라올 수 있도록 배려했다.
9791162572665

딥러닝 기초

이강혁, 신도형, 박연철, 장민서, 황정은  | 구미서관
18,000원  | 20230913  | 9791162572665
앞으로 인공지능을 활용할 수 있는 기술자들은 그렇지 못한 기술자에 비하여 생산성이나 성과측면에서 앞서 나갈 수밖에 없습니다. 인공지능 시대에 발맞춰 건설기술인들은 인공지능을 이해하고 활용할 수 있도록 변화해야 합니다. 본 저서는 건설기술인들이 인공지능을 이해하고 활용하는데 실질적으로 도움이 될 수 있도록 건설기술인의 입장에서 고민하고 궁리하여 기획되었습니다. 건설기술인이 인공지능 시대에 변화하기 위해 필요한 기초지식을 제공하고 있으며, 인공지능의 기본 개념에서부터 건설산업에 적용되는 딥러닝 기술에 이르기까지 다양한 주제를 다루고 있습니다. 수록되어 있는 다양한 예시와 코드는 인공지능의 학습에 도움이 될 것입니다. 본 저서가 건설기술인들이 인공지능 시대를 준비하는데 도움이 될 수 있기를 바랍니다.
9791197601347

Easy! 딥러닝 (혁펜하임의)

혁펜하임  | 북엔드
31,500원  | 20241126  | 9791197601347
『Easy! 딥러닝』은 딥러닝을 처음 접하는 독자들을 위한 필수 가이드로, 인공지능의 기초 개념부터 CNN, RNN 등 딥러닝의 주요 주제를 폭넓게 다루고 있다. KAIST 박사이자 유튜버로 활동 중인 혁펜하임이 집필한 이 책은 직관적인 비유를 통해 딥러닝의 원리를 체계적으로 이해할 수 있도록 설계되었다. 복잡한 딥러닝 개념도 저자의 쉽고 친절한 설명 덕분에 초보자도 부담 없이 따라갈 수 있으며, 280여 개의 그림과 동영상 강의는 학습 과정에 도움을 준다. 또한, 수학적 기초가 부족한 독자들을 위해 함수, 미적분 등 필수적인 수학 개념을 부록으로 제공하여 학습의 어려움을 덜어준다. 이 책은 딥러닝을 처음 시작하는 입문자부터 어느 정도 지식을 쌓은 실무자까지 딥러닝의 깊은 이해에 필요한 지식을 얻을 수 있도록 돕는다. 『Easy! 딥러닝』은 명확하고 친근한 설명과 실습을 결합해 딥러닝의 기초를 탄탄히 다질 수 있는 최고의 학습서이다.
9791169211925

딥러닝의 정석 (선형대수학과 확률로 시작하여 파이토치로 완성하는 딥러닝의 이론과 실전)

니틴 부두마, 니킬 부두마, 조 파파  | 한빛미디어
30,600원  | 20240202  | 9791169211925
선형대수학과 확률로 시작하는 딥러닝의 정석 * 실전에서의 구현을 위한 파이토치 기반 소스 코드 제공 『딥러닝의 정석 (2판)』은 딥러닝의 기본과 본질에 집중하여 독자들이 폭넓은 이론과 실무 지식을 습득할 수 있도록 구성되어 있습니다. 초반에는 딥러닝 이해에 필요한 수학적 배경지식인 선형대수학과 확률을 살펴보고, 신경망의 기본 원리와 함께 순방향 신경망의 구조, 순방향 신경망을 PyTorch 실습 코드로 구현하는 방법, 실제 데이터셋에서 순방향 신경망을 훈련하고 평가하는 방법 등을 상세하게 다룹니다. 또한 경사하강법, 최적화, 합성곱 신경망, 이미지 처리, 변이형 오토인코더 등 실전에서의 딥러닝 구현 능력을 향상할 수 있도록 도와주고, 딥러닝의 특정 응용 분야와 신경망 아키텍처를 깊이 이해하는 데 집중합니다. 후반부에는 시퀀스 분석 모델, 생성 모델, 그리고 해석 가능성 방법론 등에 대한 이론과 실무 지식을 제공해 최신 동향을 반영하여 각 분야에 딥러닝을 어떻게 적용하는지 설명합니다. 이 책은 딥러닝의 기본부터 심화 내용까지 아우르며, ‘정석’이라는 이름에 걸맞게 한 권으로 딥러닝 기술을 마스터할 수 있는 완벽한 가이드입니다.
9791169211475

핸즈온 머신러닝 (사이킷런, 케라스, 텐서플로 2로 완벽 이해하는 머신러닝, 딥러닝 이론 & 실무)

오렐리앙 제롱  | 한빛미디어
53,990원  | 20230929  | 9791169211475
실무 밀착형 예제부터 스테이블 디퓨전 등 최신 머신러닝 트렌드까지 주요 인공 지능 콘퍼런스에서 전문가들이 소개한 최고의 실전 지침서 ** 독자의 편의를 고려한 분권(1권, 2권) ** 최신 라이브러리 버전으로 전체 코드 업데이트 ** 〈연습문제 + 해답〉, 〈머신러닝 프로젝트 체크리스트〉 수록 수학에 『수학의 정석』이 있다면 인공 지능에는 『핸즈온 머신러닝』이 있다! 1판과 2판의 피드백을 적극 반영해 한층 더 업그레이드된 『핸즈온 머신러닝』이 3판으로 돌아왔습니다. ‘실제로 머신러닝을 구현하면서 학습한다’는 목표를 더욱 효과적으로 달성할 수 있도록 복잡한 주제를 구조화하고 난이도에 따라 순차적으로 학습할 수 있게 개선했습니다. 또한 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 기존 설명을 더 친절하고 명확하게 다듬고 보완했습니다. 마지막으로, 빠르게 발전하는 분야인 만큼 전체 코드 버전과 기술 트렌드를 최신 정보로 업데이트했습니다(하단의 ‘출판사 리뷰’에서 3판의 업데이트 내용을 확인할 수 있습니다). 머신러닝을 전혀 모르는 입문자도 온라인으로 제공되는 주피터 노트북을 활용해 손쉽게 실습할 수 있습니다. 여기에 박해선 역자의 친절한 추가 설명까지 더해져 답답함 없이 수월하게 학습할 수 있습니다.
9788931465914

딥러닝을 위한 파이토치 입문

딥러닝호형  | 영진닷컴
22,500원  | 20220120  | 9788931465914
파이토치로 시작하는 딥러닝 구축과 활용 구글의 음성인식, 인공지능 시스템 개발, 손상된 사진 복원 등 딥러닝 기술은 여러 분야와 실생활에서 다양하게 적용되고 있다. 이 책은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리인 파이토치를 활용하여 실제로 딥러닝을 구축하고 활용하고자 하는 사람을 위한 입문서다. 인공 신경망에서 쓰이는 기초 개념을 토대로 실제 어떻게 인공지능이 구현되는지 코드 라인별로 상세하게 설명하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성했으며, 다양한 실습 예제를 통해 프로그램을 만드는 방법부터 머신러닝 기술의 사용법, 결과를 내는 방법까지 소개하고 있다. 초반부에는 파이썬의 기본적인 사용법부터 파이토치 같은 머신러닝을 위한 라이브러리 활용법, 머신러닝에서 사용하는 지도학습 개념 등 머신러닝을 시작하기 전에 알아야 할 것들을 공부하며 기초를 다진다. 또한 이미지 처리를 위한 합성곱 신경망, 시계열 데이터 처리를 위한 순환 형태의 신경망 그리고 앞으로 사용할 함수들을 연습하고 ResNet이나 BI-LSTM 같은 실제로 사용하기 좋은 모델을 제작해 본다. 이전 내용을 토대로 비지도 학습과 지금까지 배운 내용을 접목해 활용할 수 있는 방법도소개한다.후반부에는 과적합을 방지하고 성능을 올려주는 방법, 복잡한 결과를 쉽게 알아볼 수 있도록 시각화하는 법 등 실제 머신러닝을 진행할 때 도움이 될 방법들을 알려두며 앞 장의 지도학습, 비지도 학습과 더불어 전이 학습과 준지도 학습 모델과 메타학습, 유한차분법을설명한다.
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