한국기술뉴스

뉴스홈 > 네이버 검색결과

네이버 책

[큰글자도서] 딥러닝 (워크북 포함)

이병래 저 | 한국방송통신대학교출판문화원 | 20230901

0원 → 0원

소개 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.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9788920047770

인공지능을 위한 머신러닝과 딥러닝 with 파이썬

김현정^유상현 저 | 길벗캠퍼스 | 20230922

0원 → 25,200원

소개 쉽고 편리하게 인공지능을 활용하는 최적의 방법! 인공지능으로 재편되는 변화의 시대의 흐름을 빠르게 이해하고 핵심 기술을 이해하는 것은 미래를 위한 필수요소입니다. 이를 위해 머신러닝과 딥러닝은 뛰어난 도구로 자리 잡고 있으며, 쉽고 편리하게 활용하는 방법을 알아두는 것이 중요합니다. 이러한 기술들을 융합하여 시너지 효과를 얻는 것이 인공지능을 효과적으로 활용하는 핵심입니다. 이 책에서는 인공지능의 개념부터 다양한 탐색과 최적해를 구하는 방법, 지식 표현 및 이론, 머신러닝과 인공 신경망, 딥러닝, 빅데이터의 개념 및 종류를 쉽고 친절하게 소개합니다. 다양한 분야에서 인공지능의 잠재력을 최대한으로 발휘할 수 있도록 인공지능의 세계로 이끌어나갈 것입니다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791140706112

딥러닝 기반의 건화물선 시황예측 연구

윤희성^최건우^황수진 저 | 한국해양수산개발원 | 20191107

0원 → 6,000원

소개 ▶ 이 책은 한국해양수산개발원의 딥러닝 기반의 건화물선 시황예측 연구를 다룬 정부간행물입니다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791189964375

파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 (딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기)

홍재권^윤동현^이승준 저 | 정보문화사 | 20230725

0원 → 22,500원

소개 실전 데이터 분석을 위한 파이썬 딥러닝 딥러닝은 데이터를 행렬로 구성하여 연산 처리한다. 그중 파이썬으로 행렬 연산을 쉽게 할 수 있도록 해주는 라이브러리인 넘파이를 활용하는 이 책은 딥러닝에 필요한 몇 가지 주요한 행렬과 관련된 함수와 미분 방법을 코드와 실습을 통해 익혀볼 수 있다. 머신러닝 및 인공지능을 활용해 볼 수 있는 다양한 예제를 제공하는 사이킷런을 통해 모델을 만들어 보기 때문에 이를 활용하면 실전에서 바로 써먹을 수 있다. 정확한 숫자를 예측하는 회귀 문제와 클래스라고 불리는 라벨을 맞추는 분류 문제를 당뇨병 예측, 체력 검사, 붓꽃, 손글씨 예제를 통해 모델을 구현하고 검증해보는 과정을 보여줌으로써 개념을 확실히 잡아준다. 특히 어려운 수학적 개념을 그림과 수식을 통해 이해를 높였으며 처리 과정을 엑셀로 보여주기 때문에 방향을 잃지 않고 끝까지 잘 따라갈 수 있다. 데이터의 특징을 추출하여 패턴을 파악하는 구조인 CNN과 반복적이고 순서가 있는 데이터 학습에 특화된 RNN으로 마지막을 마무리하면서 신경망에서 학습을 통해 적합한 필터 생성을 보여준다. 이를 모두 학습하여 끊임없이 발전하고 있는 딥러닝 분야에서 자신만의 새로운 방법과 기술을 개발하는 데 활용하면 도움이 될 것이다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9788956749280

인공지능과 인간 (딥 러닝은 어디까지 진화할 것인가?)

마쓰오 유타카 저 | 진인진 | 20190627

0원 → 14,400원

소개 방송 프로그램에 제시된 내용들을 간략하고 명쾌하게 해설하여, 인공지능기술의 작동원리와 현재까지의 발전단계를 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있는 책이다. 12개의 프로그램을 6개의 강좌로 재구성하여 각각 개별적인 주제를 다루고 있는데, 각각 AI의 언어 기능, AI와 뇌의 차이와 유사성, AI와 예술적 감수성, AI 로봇, AI의 화상인식 기술, AI와 인간의 융합 가능성 및 전망으로 구성되어 있다. 저자의 원문 번역과 함께 40여 쪽에 달하는 역자의 해설을 수록하여, 책에서 다루지 않는 인공지능 고유의 개념과 발전과정 등과 같은 배경 정보를 제공하여 간략하고 함축적으로 표현된 원저의 설명을 보충하고, 인공지능이 인류사회에 미치는 영향에 대한 역자의 견해와 전망을 제공하였다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9788963474151

자연어처리 바이블 (핵심이론 응용시스템 딥러닝)

임희석^고려대학교 자연어처리연구실 저 | 휴먼싸이언스 | 20191230

0원 → 31,500원

소개 『자연어처리 바이블』은 자연어처리의 핵심 원리, 응용시스템, 그리고 딥러닝 기반 자연어처리까지 자연어처리의 모든 분야를 다루고자 노력하였다. 참고문헌은 쉽게 찾아볼 수 있도록 각 장의 마지막에 배치되었으며 경우에 따라 동일한 참고문헌이 다른 장 뒤에서 중복해서 기술되었다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791189057145

텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝

Kapoor, Amita^안토니오 걸리^Pal, Sujit 저 | 에이콘출판 | 20230828

0원 → 45,000원

소개 딥러닝에 관련된 거의 모든 최신 기술을 설명한다. 회귀부터 시작해 딥러닝의 기초를 설명하고, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, LTSM, 자연어 처리, 이미지 합성 등에 대한 최신 기술 동향을 소개한다. 특히 현재 활발히 연구 중인 AutoML 분야의 현황과 구글 클라우드를 이용한 AutoML 실습도 다루며, 확률적 텐서플로와 그래프 신경망에 대해서도 친절하게 안내한다. 풍부한 예제를 통해 케라스가 완전 통합된 텐서플로의 사용 방법을 다양한 응용분야에 걸쳐 직접 구축해볼 수 있다. GAN을 통한 필기체 숫자의 생성, RNN과 LTSM이 나오게 된 배경 및 어떤 문제를 해결하고자 했는지에 대한 배경 설명을 듣고 나면 다양한 각도에서 딥러닝을 이해하게 될 것이다. 트랜스포머를 별도로 다루는 새로운 장을 추가했고, BERT, GPT-2, GPT3, Reformer 등 다양한 언어 모델에 대한 상세한 설명과 비교 및 Huggin Face 라이브러리를 통한 다양한 언어 예제 등 2판에 비해 여러 내용을 보강했다. 그래프 신경망 또한 예제와 함께 그 기능과 특징을 자세히 설명한다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791161757773

실전! 파이토치 딥러닝 프로젝트 (기본 아키텍처부터 글쓰기/작곡, 스타일 전이, 게임, 클라우드와 분산 훈련까지)

아쉬쉬 란잔 자 저 | 위키북스 | 20220216

0원 → 28,800원

소개 파이토치를 활용한 실제 사례를 통해 딥러닝 고급 기법과 알고리즘을 마스터한다! 파이토치(PyTorch)를 활용하면 누구나, 그 어느 때보다 쉽게 딥러닝 애플리케이션을 구축해 AI 혁명에 동참할 수 있다. 이 책은 여러분이 가진 데이터를 최대한 활용해 복잡한 신경망 모델을 구축하는 전문 기술을 익히는 데 도움이 될 것이다. 파이토치의 요점을 정리해서 알아보는 것으로 시작해 이미지를 분류하는 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 예로 들어 파이토치를 살펴본다. 그런 다음 순환신경망(RNN)과 트랜스포머 아키텍처를 살펴보고 감성분석에 활용한다. 또 생성적 모델을 음악, 텍스트, 이미지 생성 등 다양한 영역에 적용해 봄으로써 생성적 적대 네트워크(GAN) 분야를 탐구한다. 파이토치로 심층 강화학습 모델을 직접 구축하고 훈련시키며, 모델을 운영 환경에 배포하는 전문적인 기술과 팁을 배운다. 대규모 모델을 분산 방식으로 효율적으로 훈련시키고, AutoML을 사용해 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색하고, 파이토치와 fast.ai로 모델을 빠르게 프로토타이핑하는 방법을 익힌다. 이 책을 모두 읽은 후에는 파이토치로 복잡한 딥러닝 작업을 수행해 스마트한 인공지능 모델을 구축할 수 있게 될 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 파이토치로 텍스트 생성 모델과 작곡 모델을 구현 ◎ 파이토치로 심층 Q-네트워크(DQN) 모델을 구축 ◎ ONNX(머신러닝 모델용 오픈소스 범용 포맷)를 활용해 범용 파이토치 모델 내보내기 ◎ fast.ai와 파이토치를 이용해 빠르게 프로토타이핑하는 방법 ◎ AutoML로 신경망 아키텍처를 효과적으로 검색 ◎ Captum을 사용해 파이토치에서 작성한 머신러닝(ML) 모델을 쉽게 해석 ◎ 파이토치를 사용해 ResNet, LSTM, 트랜스포머 모델 등을 설계 ◎ 파이토치에서 orch.distributed API를 사용해 분산 훈련시키는 방법

국제표준 도서번호(ISBN) : 9791158393052

딥러닝의통계적이해(1학기, 워크북포함)

이긍희^김용대 저 | 한국방송통신대학교출판문화원 | 20240130

0원 → 18,360원

소개 이 책은 통계학의 기본 모형인 선형 회귀모형, 로지스틱 모형, 확률분포와 연결하여 딥러닝을 이해할 수 있도록 설계되었다. 자연어처리 관련 딥러닝 모형은 복잡한 알고리즘으로 구성되어 있지만 이 책에 포함되었다. 이 책으로 빠르게 발전하고 있는 딥러닝의 모든 것을 알기 어렵지만 딥러닝을 이해하고 활용하는 출발점이 될 수 있다. 이 책은 10개 장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 딥러닝의 개요, 제2장에서 제4장까지는 일반적 딥러닝의 작성과 특성을 살펴보았다. 제5장과 제6장에서는 이미지 인식, 객체 검출에 이용되는 합성곱 신경망을, 제7장은 GAN과 오토인코더 등 비지도 학습모형을 학습한다. 제8장에서는 시퀀스 데이터에 이용되는 순환신경망, LSTM 등을, 제9장에서는 자연어처리에서 활용되는 Word2Vec, Transformer, BERT에 대하여 설명하였다. Transformer와 BERT 등은 알고리즘 중심으로 기술되어서 통계학 전공자가 이해하는 데 어려움이 있을 수 있지만 자연어처리에서 실제 이용되는 알고리즘이기 때문에 책에 포함하였다. 제10장에는 딥러닝을 구현하기 위한 Python 코드가 소개되어 있다. 이 책에서 Tensorflow-Keras 기반 기초 코드가 제공되고 있지만 딥러닝 코드 구현이 직접적인 목적은 아니다. 딥러닝을 구현하는 코드는 지속적으로 바뀌어서 공개되므로 관련 사이트를 확인하길 바란다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9788920036811

머신러닝에서 딥러닝까지

곽동민 박세원 이한남 저 | 퍼플 | 20150414

0원 → 0원

소개 본 서적의 목적은 머신러닝(machine learning | 기계학습)에 흔히 쓰이는 알고리즘과 모델들을 정리하는 데 있다. 머신러닝의 알고리즘이 많고 그 기반도 다양하다 보니 이 분야를 심도 있게 공부하는 사람들도 모든 알고리즘이 자세히 어떠한 방법으로 적용되는지 알기 힘들다. 대략적인 알고리즘의 구조를 알고 있다가 나중에 적용할 필요가 있을 때 논문, 혹은 웹페이지 자료들을 찾아서 참고해야 하는 불편함이 있다. 또한 알고리즘에 대한 좋은 튜토리얼이 소개되어 있는 논문은 흔하지 않으며 그 난이도가 높아 이해 또는 직접적 적용을 하는데 어려운 부분이 있을 수 있다. 반면 머신러닝 웹페이지는 내용이 많이 분산되어 있어 총체적으로 정리가 되어 있는 페이지를 찾기가 어려울 수 있다. 본 서적은 딥큐먼 인공지능 리서치 그룹에서 학습 및 세미나를 목적으로 저자들이 각자 작성한 문서들을 취합 정리한 것으로 독자들의 그러한 불편함을 덜어줄 수 있을 것으로 기대한다.

국제표준 도서번호(ISBN) : 9788924026931