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딥러닝 첫걸음 : 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지

자료유형
단행본
개인저자
서명 / 저자사항
딥러닝 첫걸음 : 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 / 김성필 지음
발행사항
서울 : 한빛미디어, 2016 (2017 3쇄)
형태사항
196 p. : 삽화, 도표 ; 23 cm
ISBN
9788968487323
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 111778357 도서상태 대출중 반납예정일 2021-02-22 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 121238687 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 121241544 도서상태 대출중 반납예정일 2021-02-04 예약 서비스 M
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 151334247 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 111778357 도서상태 대출중 반납예정일 2021-02-22 예약 예약가능 R 서비스 M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2016z15 등록번호 151334247 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술이다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 한다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계이다. 이 책은 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시한다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해본다.

이론으로 익히고 예제로 이해하는 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝
이 책은 총 6개의 장으로 구성되어 있지만, 크게 보면 3개의 주제로 묶을 수 있습니다.
첫 번째 주제는 ‘머신러닝’입니다. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술입니다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 합니다.
두 번째 주제는 ‘인공 신경망’입니다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계입니다.
세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’입니다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시합니다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해봅니다.


정보제공 : Aladin

저자소개

김성필(지은이)

서울대학교 항공우주공학과를 졸업하고 동 대학원에서 박사 학위를 받았다. 한국항공우주연구원에서 선임 연구원으로 일하며 무인 비행선, 무인 헬기, 스마트 무인기 등 주로 무인기의 제어 및 탑재 소프트웨어를 개발했다. 이후 국립재활원 재활연구소로 옮겨 연구관으로 근무하며 보조 기기 관련 연구개발 및 서비스, 품질 관리 등의 업무를 수행했다. 인공지능 기술을 제어 분야에 접목한 지능제어 기술을 개발하는 ㈜제이마플을 창립하고, 현재는 대표를 맡고 있다. 저서로는 『칼만필터의 이해』(아진, 2010), 『Kalman Filters for Beginners』(CreateSpace, 2011), 『Rigid Body for Beginners』(CreateSpace, 2013), 『딥러닝 첫걸음』(한빛미디어, 2016) 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

CHAPTER 1 머신러닝 
1.1 머신러닝과 딥러닝 
1.2 머신러닝이란 
1.3 머신러닝의 난제 
1.4 과적합 
1.5 과적합과 싸우기 
1.6 머신러닝의 종류 
1.7 분류와 회귀 
1.7 요약 

CHAPTER 2 신경망 
2.1 서론 
2.2 신경망의 노드 
2.3 신경망의 계층 구조 
2.4 신경망의 지도학습 
2.5 단층 신경망의 학습: 델타 규칙 
2.6 델타 규칙의 일반 형태 
2.7 SGD, 배치, 미니 배치 
2.8 예제: 델타 규칙 
2.9 단층 신경망의 한계 
2.10 요약 

CHAPTER 3 다층 신경망의 학습 
3.1 서론 
3.2 역전파 알고리즘 
3.3 예제 
3.4 비용함수와 학습 규칙 
3.5 예제 
3.6 요약 

CHAPTER 4 신경망과 분류 
4.1 서론 
4.2 이진 분류 
4.3 다범주 분류 
4.4 예제: 다범주 분류 
4.5 요약 

CHAPTER 5 딥러닝 
5.1 서론 
5.2 심층 신경망의 성능 개선 
5.3 예제 
5.4 요약 

CHAPTER 6 컨벌루션 신경망 
6.1 서론 
6.2 컨브넷의 구조 
6.3 컨벌루션 계층 
6.4 풀링 계층 
6.5 예제: MNIST 
6.6 요약

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Liu, Zhiyuan, (Computer science and technology) (2020)