2025년 04월 10일 출간 | ISBN : 1127462393 | 532쪽

시작하며 이 책 내용에 관한 문의에 대해서 이 책 샘플의 동작 환경과 샘플 프로그램에 대해서 Chapter0 서문 0.1 처음으로 Chapter1 인공지능, 딥러닝의 개요 1.1 인공지능의 개요 1.2 인공지능의 활용 예 1.3 인공지능의 역사 1.4 1장의 마무리 Chapter2 개발 환경 2.1 Google Colaboratory 시작하는 법 2.2 세션과 인스턴스 2.3 CPU와 GPU 2.4 Google Colaboratory의 여러 가지 기능 2.5 2장의 마무리 Chapter3 Python의 기초 3.1 Python의 기초 3.2 Numpy의 기초 3.3 matplotlib의 기초 3.4 pandas의 기초 3.5 연습 3.6 해답 예 3.7 3장의 마무리 Chapter4 간단한 딥러닝 4.1 딥러닝의 개요 4.2 간단한 딥러닝의 구현 4.3 다양한 신경망 4.4 연습 4.5 정답 예 4.6 4장의 마무리 Chapter5 딥러닝의 이론 5.1 수학의 기초 5.2 단일 뉴런의 계산 5.3 활성화 함수 5.4 순전파와 역전파 5.5 행렬과 행렬곱 5.6 층간의 계산 5.7 미분의 기초 5.8 손실 함수 5.9 경사 하강법 5.10 출력층의 경사 5.11 중간층의 경사 5.12 에포크와 배치 5.13 최적화 알고리즘 5.14 연습 5.15 해답 예 5.16 5장의 마무리 Chapter6 다양한 머신러닝 방법 6.1 회귀 6.2 k 평균법 6.3 서포트 벡터 머신 6.4 연습 6.5 해답 예 6.6 6장의 마무리 Chapter7 합성곱 신경망CNN 7.1 CNN의 개요 7.2 합성곱과 풀링 7.3 im2col과 col2im 7.4 합성곱의 구현 7.5 풀링의 구현 7.6 CNN의 구현 7.7 데이터 확장 7.8 연습 7.9 7장의 마무리 Chapter8 순환 신경망RNN 8.1 RNN의 개요 8.2 간단한 RNN의 구현 8.3 LSTM의 개요 8.4 간단한 LSTM의 구현 8.5 GRU의 개요 8.6 간단히 GRU의 구현 8.7 RNN에 의한 문장의 자동 생성 8.8 자연언어 처리의 개요 8.9 연습 8.10 정답 예 8.11 8장의 마무리 Chapter9 변분 오토 인코더VAE 9.1 VAE의 개요 9.2 VAE의 구조 9.3 오토인코더의 구현 9.4 VAE의 구현 9.5 한층 더 VAE를 배우고 싶은 분을 위해 9.6 연습 9.7 9장의 마무리 Chapter10 적대적 생성망GAN 10.1 GAN의 개요 10.2 GAN의 구조 10.3 GAN의 구현 10.4 좀 더 GAN을 배우고 싶은 분을 위해서 10.5 연습 10.6 정답 예 10.7 10장의 마무리 Chapter11 강화 학습 11.1 강화 학습의 개요 11.2 강화 학습의 알고리즘 11.3 심층 강화 학습의 개요 11.4 Cart Pole 문제 11.5 심층 강화 학습의 구현 11.6 달 표면 착륙선의 제어 -개요- 11.7 달 표면 착륙선의 제어 -구현- 11.8 연습 11.9 정답 예 11.10 11장의 마무리 Chapter12 전이 학습 12.1 전이 학습의 개요 12.2 전이 학습의 구현 12.3 파인 튜닝의 구현 12.4 연습 12.5 정답 예 12.6 12장의 마무리 Appendix 좀 더 배우고 싶은 분을 위해서 AP-1-1 ‘자유연구실 AIRS-Lab’ AP-1-2 저자의 다른 저서들을 소개합니다 AP-1-3 NEWS! AIRS-Lab AP-1-4 온라인 강좌 AP-1-5 유튜브 채널 AP-1-6 저자의 X, 인스타그램 계정 마지막으로 찾아보기

구글 코랩을 사용하여 다양한 인공지능 기술을 습득한다! 최신 구글 코랩 버전에 대응하여 업데이트 된 최신 개정판! 이 책의 기반이 되는 구글 코랩(Google Colaboratory)은 브라우저에서 이용할 수 있는 머신러닝이나 딥러닝을 위한 개발환경이다. GPU를 무료로 이용할 수 있으므로 코드의 실행시간을 크게 단축시킬 수 있는 장점이 있다. 이 책은 이러한 구글 코랩을 이용해 쉽게 AI의 기초 기술을 접할 수 있게 해준다. AI에 관한 교과서다운 책! 독자는 이 책을 통해 AI에 관한 포괄적인 지식과 구현력, AI 학습에 필요한 최소한의 Python과 수학 지식, Python으로 머신러닝의 코드를 읽고 쓰는 힘을 익힐 수 있다. 궁극적으로 AI를 사용한 문제해결력을 키워주는 책이다. 또한 기본에 충실하면서도 다루어야 할 것들을 코드로 자세히 보여줌으로써 독자에게 실전적으로 많은 도움이 될 것이다.