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딥러닝 입문자를 위한 딥러닝 기초

딥러닝 입문자를 위한 딥러닝 기초

김희철 (지은이)
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딥러닝 입문자를 위한 딥러닝 기초
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 딥러닝 입문자를 위한 딥러닝 기초 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9788963564203
· 쪽수 : 268쪽
· 출판일 : 2023-04-25

책 소개

이 책의 많은 부분은 신경망의 원리와 수학적 해석에 할애하고 있다. 한편, 딥러닝에 대해서는 가장 기본적인 모델인 CNN과 LSTM을 선정하여 신경망 관점에서 기본이론, 구조와 동작을 철저하게 이해할 수 있도록 설명하였다.

목차

1. 신경망 기초 3
1.1 뉴런 모델 5
1.2 활성화 함수 15
1.3 신경망의 구조 및 동작 23
1.4 퍼셉트론 28
2. FNN 39
2.1 FNN의 구조 이해 41
2.2 가중치 표현 43
2.3 FNN의 계층 유형 48
2.4 FNN의 순방향 처리 55
2.5 배치 처리 63
2.6 FNN 구현 70
3. 기울기 강하 학습 83
3.1 에러 정정 학습 개념 85
3.2 에러 기울기 강하 학습 메커니즘 87
3.3 통계적 델타 규칙 93
3.4 델타 규칙 94
3.5 기울기 강하 기법의 파이썬 구현 97
4. 역전파 학습 101
4.1 용어 소개 103
4.2 역전파 알고리즘의 기본 원리 106
4.3 합성함수의 미분 109
4.4 손실함수 111
4.5 노드의 에러기울기 121
4.6 가중치 에러기울기 128
4.7 역전파 학습 알고리즘 137
4.8 역전파 관련 함수의 미분 142
5. RNN 149
5.1 순차데이터의 이해 151
5.2 RNN의 구조 및 동작 개념 154
5.3 대표적 RNN 소개 159
5.4 BPTT 알고리즘 165
6. CNN 183
6.1 합성곱 및 교차상관의 수학적 정의 185
6.2 합성곱 계층 189
6.3 풀링 계층 199
6.4 CNN의 구조 이해 202
7. CNN의 학습 및 구현 211
7.1 합성곱 계층의 신경망 표현 및 추론 213
7.2 합성곱 계층의 추론 구현 219
7.3 합성곱 계층의 역전파 학습 228
7.4 풀링 계층의 신경망 표현 및 학습 239
8. LSTM과 GRU 247
8.1 일반 RNN의 문제점 249
8.2 LSTM 254
8.3 GRU 263

저자소개

김희철 (지은이)    정보 더보기
대구대학교 정보통신공학부 교수이자 지역 IT 특화연구소인 ‘유비쿼터스 신기술 연구소’ 소장이다. 미국 남가주대(University of Southern California)에서 컴퓨터공학 석사와 박사 학위를 취득했다. 박사 학위 논문의 주제는 인공지능 추론언어인 프롤로그(Prolog)의 병렬 가상머신(Virtual machine) 및 컴파일러의 설계와 구현이다. 그간 인공지능을 비롯한 컴퓨터・정보기술 분야를 연구했다. 약 15개 연구과제(연구비 200억여 원)를 성공적으로 수행했다. 5권의 저서와 25건의 특허, 100여 편의 국내외 학술 논문을 발표했다. 한국정보과학회를 포함한 학술단체에서 네 차례 우수논문상을 받았으며, 한국인터넷학회, 사물인터넷 포럼 등 많은 학술단체의 임원으로 활동해 왔다. 산업체 실무경험을 바탕으로 다수의 산학협력도 수행했다. 연세대 전자공학과를 졸업한 후 삼성전자 중앙연구소에서 국내 최초 한글 PC 개발에 참여해 ROM BIOS와 MS-DOS 한글화를 수행했으며, 그 공로로 삼성그룹 기술상을 받았다. 국내 최초 검색엔진 ‘까지네’의 상용화와 벤처창업을 통해 국내 대기업에 스케일업(Scale-up) M&A를 이뤄냈다. 무선센서네트워크 플랫폼과 경량 임베디드 운영체제를 개발해 산업체에 보급했다. 산학협력을 통해 기술이전(총 10억여 원)의 실적도 냈으며, 소속대학에서 두 차례 산업협력 공로상을 받았다. 지방자치단체와 국가의 산업발전에도 힘썼다. ‘경북 지역특성화 사업단장’, ‘u-경북 협의회 의장’, ‘공공데이터 추진위원장’ 등 다양한 활동을 해왔다. 2005년에는 지역혁신 공로로 산업자원부 장관 표창을, 2009년에는 국내 SW 산업발전 공로로 지식경제부 장관 표창을 받았다.
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