누구나 쉽게 따라하는 인공지능(feat 파이썬)

실생활 예제와 공식으로 누구나 쉽게 마스터하는 인공지능

세상의 많은 나라들이 4차 산업혁명과 인공지능에 관심을 가지면서, 지금 이 순간에도 많은 교재와 강좌들이 쏟아져 나오고 있다. 지금까지 나온 인공지능 관련 교재 및 강좌의 대부분은 진부한 내용이 많거나, 컨셉 또는 수학적 설명이 어려워 이해하기 힘든 문제가 있었다. 실용적이고 다양한 사례를 제시한 좋은 내용의 책도 많이 있지만, 안타깝게도 기본 원리를 쉽게 설명하고, 당장 실전에 응용할 수 있도록 현실적인 노하우를 다룬 도서 또는 강좌는 거의 찾아볼 수가 없다.

이 책은 인공 신경망을 누구나 이해할 수 있도록 간단한 예제를 통해 쉽게 설명함은 물론, 핵심 이론 및 수학적 표현에 대해서도 꼼꼼하게 파헤쳐 볼 수 있도록 구성하였다. 기계를 분해해가며 그 안의 구조와 부품을 눈으로 보면서 이해하듯이, 다양한 인공 신경망 예제를 통해 그 동작 원리와 모델의 수학적 표현에 대해 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 알기 쉽고 독창적인 사례를 많이 준비하였다. 또한 가장 밑단의 기초 원리부터 최상위의 응용 및 실용분야까지 폭 넓게 다루며 응용력을 극대화할 수 있도록 내용을 구성하였다.

[이 책의 특징]

* 콘텐츠의 차별화: 신경망의 핵심에 대해 보다 이해하기 쉽도록 접근
- 다양한 신경망 모델에 대해 체계적으로 쉽게 설명
- 실용적이고 재미있고 이해하기 쉬운 사례를 다수 준비
- 가장 간단하고 응용하기 쉬운 예제를 통해 응용력 극대화
- 인공지능 기초부터 최신 딥러닝 트렌드까지 폭넓은 내용을 해설

* 실습환경의 차별화: 실용 프로그램 개발을 위해 비주얼 스튜디오 코드를 사용
- 비주얼 스튜디오 코드를 통해 프로와 같은 본격적인 프로그래밍이 가능
- 누구나 실패 없이 완벽하게 실행 가능한 실습 예제 준비
- 완벽한 버전 관리와 프로그래밍 노하우를 전수
- 예제 소스코드 안에 꼼꼼히 주석을 달아 프로그램에 대한 이해도 증대

Part 1. 인공지능, 어떻게 진화할까?

1. 모든 공학 이론은 3초면 뚝딱!
2. 인공지능-인공 신경망-딥러닝의 관계
3. 인공지능의 진화
4. 인공지능 개발 시 가장 어려운 것은?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 사랑을 나누는 수학

Part. 2 신경망 완전 정복

1)　신경망 첫걸음
1. 신경망의 조상, 퍼셉트론
2. 신경망의 필수 개념, 가중치와 기준치
3. 초간단 신경망의 작동 원리
4. 복잡하고 어려운 답을 찾으려면?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 우주는 수학인가?

2) 신경망 본격 해부
1. 모든 자연 현상은 미적분으로 표현이 가능하다?
2. 인공지능에 많이 쓰이는 활성화 함수, 시그모이드
3. 신경망의 구조 대해부
4. 인공 신경망 학습의 핵심, 오차를 줄여라
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 코로나 19 방역을 하지 않는다면 50일 후에 감염자는 몇 명이나 될까?

3) 신경망으로 인공지능 설계하기
실습 환경 준비하기
1. 간단한 신경망 만들기
2. 엄마는 얼마나 화를 낼까?
3. 공이 자꾸 네트에 걸려요!
4. 마라톤에서 금메달 따자!
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 해적과 금화

4) 신경망의 일반화
1. 일반적 신경망 만들기
2. 델타 규칙
3. 아빠는 코로나 19에 감염되었을까?
4. 가산기 만들기
5. 최적화 기법
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 세상에서 가장 아름다운 수식


Part 3. 딥러닝 맛보기

1) 이미지 학습
1. 이미지의 형태 표현
2. CNN이란?
3. 이미지 데이터 셋 만들기
4. 이건 무슨 꽃일까?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 4차원 공간으로 나가 보자

2) 다양한 딥러닝 기법들
1. 진짜 같은 가짜를 만들어 내는 GAN
2. 뭐든지 다 찾아내는 YOLO
3. 내가 만화 속 주인공이 되는 U-GAT-IT
4. 인공지능 소설가 GPT3
5. 정답을 알 수가 없을 때 사용하는 강화 학습
6. 시계열 데이터를 학습하는 LSTM
7. 아이돌 춤을 흉내 내볼까?
8. 인공지능 학습의 가시화
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 사랑을 찾는 수학

부록
- 한눈에 보이는 인공지능 학습 맵 브로마이드
- 인공지능 학습 사례
- 수학 해설

이용권 李湧權, PAUL Y. LEE
고려대학교 기계공학과를 졸업하고 도쿄대학교 대학원에서 공학 석사와 박사 학위를 취득하였다. 삼성전자 지능로봇 개발책임자, 과학기술연합대학원(UST) 부교수, 한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇 연구팀장, 규슈 산업대학교 지능로봇공학 교수 등을 거쳤다. 미국 MIT 객원교수와 고려대 겸임교수로 일하기도 했으며, 삼성전자 우수연구상과 일본 로봇학회 우수연구상, 교육공로상을 수상하였다.
현재 하이액트지능기술(주) 대표이사를 맡고 있으며, 교육부 총괄 한국형 온라인 공개강좌인 K-MOOC에서 인공지능 HRI 강좌 교수로도 활동하고 있다.