신경망 기반 머신러닝 실전 프로그래밍
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디지털 전환을 위한 머신러닝 실전 프로그래밍!
2016년 3월 알파고와 이세돌의 대국으로 인공지능 기술에 대한 대중들의 관심이 크게 증가하였다. 알파고는 딥러닝 기술이 적용된 인공지능 바둑 프로그램이다. 경우의 수가 무한대로 존재하는 바둑에서 알파고는 딥러닝을 통해 많은 양을 학습할 수 있었고, 결국 이세돌을 상대로 4 : 1로 승리해 전 세계를 놀라게 한 바 있다.
이처럼 데이터-네트워크-인공지능의 결합을 통해 인간의 행위를 분석하고 사회의 규칙을 파악하며 인류의 미래를 예측하는 것이 가능해지고 있다. 이런 혁명적인 변화는 인간이 생각하고 살아가는 방식을 바꾼다는 점에서 과학기술 분야를 넘어서서 영향을 끼치게 된다. 세상에 존재하는 사물들과 교감하는 방식을 변화시키는 것은 물론 사람들의 가치관까지 변화시키기 때문이다.
과학기술 분야에서 클라우드 및 에지 컴퓨팅, 빅데이터 등과 이에 결합한 인공지능 기술은 디지털 혁신을 생존을 위한 선택이 아닌 필수 조건으로 만들었다. 이에 따라 디지털 전환으로 여러 노력들이 점증적으로 통합되면서 의미 있는 변화를 서서히 이끌어내는 중심 역할을 감당하고 있다.또한 대규모의 데이터를 만들고 처리할 수 있는 컴퓨터 환경이 갖춰짐에 따라 최근 신경망은 머신러닝 분야의 많은 애플리케이션 사이에서 가장 주목받는 알고리즘이 되었다.
이 책은 이러한 신경망을 기반으로 하여 머신러닝 프로그램을 실제 적용해볼 수 있는 프로그램들을 수록하였으며, 특화 분야를 위한 인공지능 접근 사례를 실제 프로그램을 통해 설명함으로써 머신러닝을 쉽게 이해하는 데 도움을 줄 것이다.
2016년 3월 알파고와 이세돌의 대국으로 인공지능 기술에 대한 대중들의 관심이 크게 증가하였다. 알파고는 딥러닝 기술이 적용된 인공지능 바둑 프로그램이다. 경우의 수가 무한대로 존재하는 바둑에서 알파고는 딥러닝을 통해 많은 양을 학습할 수 있었고, 결국 이세돌을 상대로 4 : 1로 승리해 전 세계를 놀라게 한 바 있다.
이처럼 데이터-네트워크-인공지능의 결합을 통해 인간의 행위를 분석하고 사회의 규칙을 파악하며 인류의 미래를 예측하는 것이 가능해지고 있다. 이런 혁명적인 변화는 인간이 생각하고 살아가는 방식을 바꾼다는 점에서 과학기술 분야를 넘어서서 영향을 끼치게 된다. 세상에 존재하는 사물들과 교감하는 방식을 변화시키는 것은 물론 사람들의 가치관까지 변화시키기 때문이다.
과학기술 분야에서 클라우드 및 에지 컴퓨팅, 빅데이터 등과 이에 결합한 인공지능 기술은 디지털 혁신을 생존을 위한 선택이 아닌 필수 조건으로 만들었다. 이에 따라 디지털 전환으로 여러 노력들이 점증적으로 통합되면서 의미 있는 변화를 서서히 이끌어내는 중심 역할을 감당하고 있다.또한 대규모의 데이터를 만들고 처리할 수 있는 컴퓨터 환경이 갖춰짐에 따라 최근 신경망은 머신러닝 분야의 많은 애플리케이션 사이에서 가장 주목받는 알고리즘이 되었다.
이 책은 이러한 신경망을 기반으로 하여 머신러닝 프로그램을 실제 적용해볼 수 있는 프로그램들을 수록하였으며, 특화 분야를 위한 인공지능 접근 사례를 실제 프로그램을 통해 설명함으로써 머신러닝을 쉽게 이해하는 데 도움을 줄 것이다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
이 책은 4차 산업혁명을 이끄는 주동력이며 변화의 핵심 동력인 AI 분야의 우수한 인력 양성과 능력 배양을 지원하기 위해 기획된 책이다.
자동차, 에너지 그리고 헬스케어 등 특화 분야를 위한 인공지능 접근 사례를 머신러닝의 기초, 준지도 학습, 전이 학습, 연합 학습 등과 함께 다루면서 4차 산업혁명에 대비하는 디지털 전환을 위한 기초 소양으로 소개한다.
자동차, 에너지 그리고 헬스케어 등 특화 분야를 위한 인공지능 접근 사례를 머신러닝의 기초, 준지도 학습, 전이 학습, 연합 학습 등과 함께 다루면서 4차 산업혁명에 대비하는 디지털 전환을 위한 기초 소양으로 소개한다.
목차
목차
I. 신경망의 소개
1. 인공지능 소개
2. 예측기와 분류기
3. 전달 함수와 가중치
4. 신경망의 구조
5. 가중치의 학습과 오차역전파법
6. 신경망의 기초 프로그래밍
II. 신경망의 학습
1. 머신러닝
2. 지도 학습
3. 비지도 학습
4. 강화 학습
5. 학습 데이터
6. 데이터 과학
III. 딥러닝(Deep-learning)
1. 딥러닝
2. Tensorflow
3. YOLO
IV. 준지도 학습(Semi-supervised learning)
1. 준지도 학습
2. 준지도 학습 프로그래밍
V. 전이 학습(Transfer learning)
1. 전이 학습
2. 전이 학습 프로그래밍
VI. 연합 학습(Federated learning)
1. 연합 학습
2. 연합 학습 프로그래밍
1. 인공지능 소개
2. 예측기와 분류기
3. 전달 함수와 가중치
4. 신경망의 구조
5. 가중치의 학습과 오차역전파법
6. 신경망의 기초 프로그래밍
II. 신경망의 학습
1. 머신러닝
2. 지도 학습
3. 비지도 학습
4. 강화 학습
5. 학습 데이터
6. 데이터 과학
III. 딥러닝(Deep-learning)
1. 딥러닝
2. Tensorflow
3. YOLO
IV. 준지도 학습(Semi-supervised learning)
1. 준지도 학습
2. 준지도 학습 프로그래밍
V. 전이 학습(Transfer learning)
1. 전이 학습
2. 전이 학습 프로그래밍
VI. 연합 학습(Federated learning)
1. 연합 학습
2. 연합 학습 프로그래밍
저자
저자
차병래
2019~현재 광주과학기술원 AI대학원 연구부교수
2012~현재 제노테크(주) 대표이사
2012~현재 제노테크(주) 대표이사
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