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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 마이크로프로세서
· ISBN : 9791185553795
· 쪽수 : 348쪽
· 출판일 : 2021-06-25
책 소개
목차
Chapter 01 인공 지능의 딥러닝 이해
01 _ 인공 신경망의 이해
01-1 인공 신경망이란?
01-2 신경망의 학습 방법
01-3 인공 신경 살펴보기
02 _ 딥러닝 맛보기
02-1 Hello 딥러닝
02-2 머신러닝은 무엇일까요?
02-3 구글 코랩 개발 환경 구성하기
02-4 기존 방식의 함수 정의와 사용
02-5 머신러닝 방식의 신경망 함수 생성과 사용
02-6 축하합니다!
03 _ 인공 신경망과 근사 함수
03-1 2차 함수 근사해 보기
03-2 5차 함수 근사해 보기
03-3 다양한 함수 근사해 보기
03-4 인공 신경망 소스 살펴보기
04 _ 딥러닝 활용 맛보기
04-1 딥러닝 활용 예제 살펴보기
04-2 손글씨 숫자 인식 예제 살펴보기
04-3 패션 MNIST 데이터셋 인식시켜보기
Chapter 02 인공 지능의 딥러닝 알고리즘 기초
01 _ 단일 인공 신경 알고리즘
01-1 아두이노 개발 환경 구성하기
01-2 단일 인공 신경 구현해 보기
02 _ 단일 출력 3층 인공 신경망 알고리즘
02-1 순전파 구현해 보기
02-2 오차 계산하기
02-3 오차 줄이기
02-4 오차 역전파 이해하기
02-5 역전파 구현하기
Chapter 03 인공 지능의 딥러닝 알고리즘 심화
01 _ 다중 출력 3층 인공 신경망 알고리즘
01-1 순전파 구현해 보기
01-2 오차 계산하기
01-3 오차 역전파
02 _ 활성화 함수 알고리즘
02-1 순전파 구현해 보기
02-2 오차 계산하기
02-3 오차 역전파
Chapter 04 인공지능의 딥러닝 라이브러리 구현과 활용
01 _ 아두이노에 printf 함수 추가하기
02 _ 인공 신경망 라이브러리 구현하기
02-1 배열을 이용한 순전파 구현하기
02-2 배열을 이용한 역전파 구현하기
02-3 활성화 함수 구현하기
02-4 파일 분리하기
02-5 오차 계산 함수 구현하기
02-6 역전파 오차 계산 함수 구현하기
02-7 역전파 준비 함수 구현하기
02-8 가중치, 편향 오차 기울기 함수 구현하기
02-9 가중치, 편향 갱신 함수 구현하기
02-10 반복 학습 수행하기
02-11 Cross Entropy 오차 함수 추가하기
02-12 7 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망
02-13 세그먼트 입력 2 진수 출력 인공 신경망 2
02-14 가중치, 편향 초기화하기
02-15 입력 데이터 임의로 섞기
03 _ 인공 신경망 라이브러리 활용하기
03-1 입력층과 목표층 바꿔보기
03-2 7 세그먼트 비트열로 매카넘 바퀴 제어하기
03-3 초음파 센서 자율주행 인공 신경망
03-4 EEPROM에 값 저장하기
03-5 실수 배열을 EEPROM에 저장하기
03-6 가중치와 편향 기억하기
03-7 가중치와 편향 읽어오기
03-8 초음파 센서 입력값으로 RC카 방향 예측하기
03-9 초음파 센서 아두이노 AI RC카 프로젝트 소개
저자소개
책속에서
