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인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코

인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코

인공지능 딥러닝 알고리즘 구현과 활용

저자 서민우
출판사 앤써북
출간일 2021-11-30
ISBN 9791185553894
사이즈 (190 x 257 mm)
무게 786g
판형
상태 정상
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  • 책소개
≪인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코≫ 책을 통해 복잡하고 어려운 수학을 몰라도 다음과 같은 지식을 습득할 수 있습니다.
첫째, 파이썬 언어를 공부하고 활용할 수 있습니다.
둘째, 인공지능의 딥러닝 알고리즘을 직접 구현해보고 활용할 수 있습니다.
셋째, 텐서플로우를 활용하여 인공지능 프로그램을 작성할 수 있습니다.
넷째, 라즈베리파이 피코를 이용하여 하드웨어를 직접 제어할 수 있습니다.

이 책을 통해서 해결할 수 있는 인공지능과 관련된 2가지 오해
- Q1 인공지능은 반드시 고사양의 컴퓨터 환경이 필요할까요?
A 아닙니다. 이 책에서 아두이노와 같은 저사양 컴퓨터인 라즈베리파이 피코 상에서 인공지능을 학습하는 구체적인 방법을 자세히 설명하였습니다.

- Q2 인공지능은 복잡한 수학적 지식이 필요할까요?
A 아닙니다. 이 책에서는 중학교 수준의 수학으로 인공지능의 주요 알고리즘을 누구나 직접 구현할 수 있도록 아주 쉽게 설명하였습니다.

인공지능은 여러분이 생각하는 것보다 어렵지 않습니다. 그에 반해 인공지능의 힘은 알파고와 같이 지대합니다. 요술램프를 문지르는 정도로 쉽지만 ‘지니’와 같은 힘을 가진 인공지능을 공부하지 않는다면 그것은 독자 여러분의 큰 손해가 될 것입니다. 이 책을 통해 직접 구현하면서 이해하기 쉽게 공부합시다!

※ 이 책의 예제 소스파일 다운로드 방법은 7쪽을 참조하고, 책을 보면서 궁금한 사항의 질의응답 방법은 6쪽을 참조합니다.
※ 이 책의 실습 준비물은 5쪽 또는 61쪽을 참조합니다.

출판사 리뷰

≪인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코≫ 책을 통해서 다음과 같은 4가지 주요 기술을 습득하게 됩니다.

첫 번째, 파이썬 언어를 공부하고 활용할 수 있게 됩니다.
두 번째 인공지능의 딥러닝 알고리즘을 직접 구현해보고 활용할 수 있게 됩니다.
세 번째 텐서플로우를 활용하여 인공지능 프로그램을 작성할 줄 알게 됩니다.
네 번째 라즈베리파이 피코를 이용하여 하드웨어를 제어할 수 있게 됩니다.

라즈베리파이 피코 상에서 코딩과 제어 그리고 중학교 수준의 수학으로 인공지능 딥러닝 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 다음과 같이 구성하였습니다.

Chapter 01에서는 인공지능의 딥러닝을 이해해 봅니다.
첫 번째, 딥러닝의 핵심인 인공 신경망이 무엇인지 알아보고, 딥러닝에 대해 어떤 학습 방법이 있는지 살펴보고, 생물학적 신경과 비교해 보며 딥러닝의 인공 신경망을 이해해 봅니다. 두 번째 딥러닝에 대한 기본 예제를 구글의 코랩과 Keras 라이브러리를 이용해 수행해 보면서 딥러닝을 접해봅니다. 세 번째 중고등학교 때 배웠던 기본적인 함수를 딥러닝의 인공 신경망으로 구현해 보면서 딥러닝의 인공 신경망과 함수의 관계를 이해해 봅니다.

Chapter 02에서는 파이썬 인공지능(A.I.) 키트를 살펴보고, 파이썬 인공지능 개발 환경을 구성하고, 라즈베리파이 피코 용 파이썬이 제공하는 패키지를 이용하여 파이썬 인공지능(A.I.) 키트 상에 있는 LED, 버튼, 부저, 빛 센서, RGB 네오픽셀, RGB LCD 등의 하드웨어를 제어해 봅니다.

Chapter 03에서는 파이썬을 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다.
첫 번째, DNN 라이브러리를 이용하여 2차 함수를 라즈베리파이 피코 상에서 근사해 봅니다. 두 번째, 딥러닝의 단일 인공 신경 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 순전파, 목표 값, 평균값 오차, 역전파 오차, 오차 역전파, 학습률, 경사 하강법, 인공 신경망 학습 등에 대한 용어를 정리하고 구현에 적용해 봅니다. 세 번째, 다양한 인공 신경망을 구현해 봅니다. 구체적으로 2입력 1출력 인공 신경, 2입력 2출력 인공 신경망, 3입력 3출력 인공 신경망, 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망에 딥러닝 알고리즘을 적용해 봅니다. 네 번째, 딥러닝에서 주로 사용되는 활성화 함수인 sigmoid, tanh, ReLU, softmax를 살펴보고 적용해 봅니다. 또 softmax와 관련된 cross entropy 오차 함수에 대해서도 정리해 봅니다.

Chapter 04에서는 NumPy 라이브러리를 이용하여 행렬 기반으로 DNN 알고리즘을 구현하고 활용해 봅니다. 행렬을 이용하면 딥러닝 알고리즘을 일반화하여 자유자재로 인공 신경망을 확장할 수 있습니다. 첫 번째, NumPy를 이용하여 2입력 2출력 인공 신경망, 3입력 3출력 인공 신경망, 2입력 1출력 인공 신경, 1입력 1출력 인공 신경, 2입력 2은닉 2출력 인공 신경망을 구현해 봅니다. 이 과정에서 딥러닝 학습에 필요한 행렬 계산식을 유도하고 일반화합니다. 두 번째, 직접 구현한 NumPy DNN 라이브러리를 활용해 봅니다. 이 과정에서 7세그먼트 입력 2진수 출력 인공 신경망, 초음파 센서 자율주행 인공 신경망에 DNN 라이브러리를 적용해 봅니다.

부록에서는 편미분을 통한 역전파 수식 유도 과정을 자세히 소개합니다.

저자

서민우 현) 코코랩스(http://www.kocolabs.co.kr/) 대표
MDS 아카데미 Cortex-M3/M4, 드론, 리눅스 교육
대한상공회의소 서울기술교육센터 출강
LG 전자 신입사원 C/C++ 교육
SK 하이닉스 RTOS 교육
삼성전자 리눅스 드라이버/RTOS 교육
Xilinx FPGA/HDL 교육
ETRI verilogHDL 교육
숭실대 아두이노 IoT 교육
국민대 Cortex-M3 교육

[저서]
인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코 (2021. 11 앤써북)
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