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두꺼운 책
출간일
2019.9.17
페이지
760쪽
상세 정보
신경망의 기초부터 고급 주제까지 체계적으로 정리한 새로운 인공지능 교과서. 이 책은 신경망(뉴럴 네트워크)과 심층 학습(Deep Learning)에 관한 교과서이다. 강의용 교재뿐만 아니라 독학용으로 사용할 수 있도록 각 장 끝에는 배운 내용을 확인할 수 있는 연습문제를 수록하고 있으며, 신경망 기초부터 고급 신경망까지 깊이 있는 내용으로 구성되어 있어서 체계적인 인공지능 기술을 배우고자 하는 대학원생과 연구자, 실무자들에게 접합하다.
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상세정보
신경망의 기초부터 고급 주제까지 체계적으로 정리한 새로운 인공지능 교과서. 이 책은 신경망(뉴럴 네트워크)과 심층 학습(Deep Learning)에 관한 교과서이다. 강의용 교재뿐만 아니라 독학용으로 사용할 수 있도록 각 장 끝에는 배운 내용을 확인할 수 있는 연습문제를 수록하고 있으며, 신경망 기초부터 고급 신경망까지 깊이 있는 내용으로 구성되어 있어서 체계적인 인공지능 기술을 배우고자 하는 대학원생과 연구자, 실무자들에게 접합하다.
출판사 책 소개
신경망의 기초부터 고급 주제까지
체계적으로 정리한 새로운 인공지능 교과서!
이 책은 현세대의 심층 학습 모형들을 주로 다루되, 전통적인 기계 학습 모형들도 언급한다. 이 책의 주요 내용은 다음과 같다.
■ 신경망의 기초: 전통적인 기계 학습 모형 중에는 신경망의 특수 사례로 이해할 수 있는 것들이 많이 있다. 제1장과 제2장은 전통적인 기계 학습과 신경망의 관계에 초점을 둔다. 이 두 장은 지지 벡터 기계, 선형회귀와 로지스틱 회귀, 특잇값 분해, 행렬 인수분해, 추천 시스템이 신경망의 특수 사례들에 해당함을 보여 준다. 그와 함께 word2vec 같은 최근의 특징 공학 방법들도 소개한다.
■ 기본적인 신경망 구조들과 학습 방법: 제3장과 제4장에서는 신경망의 훈련과 정칙화를 상세하게 논의한다. 제5장과 제6장은 방사상 기저 함수(RBF) 신경망과 제한 볼츠만 기계(RBM)를 소개한다.
■ 신경망의 고급 주제: 제7장과 제8장은 순환 신경망과 합성곱 신경망을 논의한다. 제9장과 제10장에서는 심층 강화 학습, 신경 튜링 기계, 생성 대립 신경망(GAN) 같은 여러 고급 주제를 논의한다.
이 책의 대상 독자
이 책의 주된 대상은 대학원생과 연구자, 실무자이다. 강의와 독학에 도움이 되도록 각 장 끝에 연습문제들을 수록했다. 그리고 신경망과 심층 학습이 실제로 어떻게 쓰이는지 독자가 가늠할 수 있도록 응용 사례를 중심으로 논의를 진행했다.
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