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책소개

인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 



이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다.

저자소개

저자 : 타리크 라시드

저자 타리크 라시드는 20년 경력의 베테랑 개발자. 물리학 학사와 머신러닝 및 데이터 마이닝 석사 학위가 있으며, 런던 파이썬 미트업 그룹을 이끌고 있다. 천체물리학, 공공 에너지, 보안 기기, 성능 튜닝, 금융 분야 수치 컴퓨팅, 웹 감정 분석, 통신 네트워크 등 다양한 분야에서 오픈소스와 함께 즐겁게 일했다. 영국 정부의 IT 혁신 사업을 이끌어 오픈소스 도입에 앞장서기도 했다. 기술과 수학을 많은 사람에게 전파하고 싶은 마음에 일반인 대상으로 파이썬과 신경망을 가르치고 있고, 집필과 강연 활동을 펼치고 있다.



역자 : 송교석

역자 송교석은 고려대학교 졸업 후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다. 안랩에서 10년간 근무했으며 분사한 노리타운스튜디오의 대표이사를 역임했다. 현재는 인공지능 스타트업 창업을 준비 중이다. 딥러닝 커뮤니티인 딥사이트의 대표를 맡고 있으며, 2017년 초 서울아산병원과 한국마이크로소프트가 주최한 빅데이터 공모전에서 폐암의 분류 및 세그먼테이션 과제를 수행하여 입상한 바 있다.

목차

프롤로그



PART 1 인공 신경망의 동작 원리

1장 인간에게는 쉽고 기계에게는 어려운

2장 간단한 예측자

3장 분류는 예측과 그다지 다르지 않습니다

4장 분류자 학습시키기

5장 분류자 1개로는 충분치 않을 수 있습니다

6장 대자연의 컴퓨터, 뉴런

7장 신경망 내의 신호 따라가기

8장 솔직히 행렬곱은 유용합니다 

9장 3계층 신경망에 행렬곱 적용하기

10장 여러 노드에서 가중치 학습하기

11장 여러 노드에서의 오차의 역전파

12장 다중 계층에서의 오차의 역전파

13장 행렬곱을 이용한 오차의 역전파

14장 가중치의 진짜 업데이트

15장 가중치 업데이트 예제

16장 데이터 준비하기



PART 2 파이썬으로 인공 신경망 직접 만들기

17장 파이썬

18장 인터랙티브 파이썬 = IPython

19장 파이썬 시작하기

20장 파이썬으로 인공 신경망 만들기

21장 MNIST 손글씨 데이터 인식하기



PART 3 더 재미있는 것들

22장 나만의 손글씨 데이터

23장 신경망의 마음속 들여다보기

24장 회전을 통해 새로운 학습 데이터 만들기



에필로그



부록 A 기초 미분

부록 B 라즈베리 파이에서의 신경망 구현