쉬운 딥러닝 - 수학 통계를 몰라도 이해할 수 있는 -
책 소개
딥러닝 기초부터 실습까지 사용자의 눈높이에서 알려주는 책!
이 책은 딥러닝 지식이 실무에 필요한 기획자나 경영인, 첨단 기술의 활용 방법을 체험해보고 싶은 비전공자, 그리고 딥러닝을 빠르게 익히고 체험해보고 싶은 학생들을 위한 책이다.
기초적인 딥러닝 기법을 체험해보고, 직접 몇 가지 인공지능을 제작해보는 과정을 소개한다. 특히 복잡한 수식이나 어려운 작동 원리에 집중하기보다는 더욱 손쉽게 딥러닝 인공지능을 설계하고 성능을 향상시키는 방법을 소개하고 있다.
책에 소개된 방법으로 코드를 실행하기만 하면 독자의 컴퓨터에서 인공지능이 만들어진다. 코드를 천천히 읽어보고, 학습에 사용한 데이터가 어떤 형태인지도 살펴볼 수 있다. 또한 복잡하고 어려운 빅 데이터 전처리 작업을 대신 처리해주는 모듈이 모든 예제에서 제공된다. 코딩 실력이나 빅 데이터 관련 지식에 구애받지 않고, 첨단 기술을 자유롭게 익혀보자.
작가 소개
반병현
1993년 6월 30일 경북 안동시 출생.
KAIST 바이오 및 뇌공학과 출신. 대학원 시절 먹이를 찾는 야생동물과도 같이 딥러닝을 독학했고, 유명 의료 벤처기업에서 사용 중인 ‘CT영상 관상동맥 표지 인공지능’을 개발하며 석사과정을 조기졸업했다.
졸업 후 사회복무요원으로 복무하던 중 업무 자동화 프로그램을 개발하여 6개월 치 업무를 30분 만에 끝냄으로써 큰 이슈가 되었고, 공직의 말단 신분으로 청와대를 비롯한 공공기관의 높으신 분들께 불려 다니며 기술 자문과 강연을 제공했다.
현재 '상상텃밭'의 CTO로 재직 중이며, 복잡계 분석 기술과 AI기술을 접목하여 독특한 농업분야 기술들을 발명하고 있다.
대표 저서로는 『6개월 치 업무를 하루 만에 끝내는 업무자동화』(생능출판사, 2020), 『코딩하는 공익』(세창출판사, 2020)이 있으며 이외에 6권의 책이 더 있다.
목 차
제1편 파이썬 준비하기
1장 파이썬 개발환경 구축하기
1절 파이썬이란?
2절 아나콘다 설치하기
3절 파이참과 Git 설치하기
2장 딥러닝을 위한 파이썬 기초학습
1절 사칙연산
2절 변수
3절 자료형
4절 함수
3장 딥러닝을 위한 환경 구축하기
1절 GPU 활용을 위한 환경 구축하기
2절 딥러닝 라이브러리와 예제 코드 설치하기
3절 라이브러리 불러오기
제2편 인간의 뇌세포를 흉내 낸 인공지능 - FNN
4장 인공신경망과 딥러닝
1절 통계와 머신러닝
2절 뇌세포를 모방한 기계, 퍼셉트론
3절 인공신경망과 딥러닝
5장 분류(Classification) 기법 활용하기
1절 AI는 체격을 보고 초·중·고등학생을 구분할 수 있을까?
2절 AI는 꽃을 구분할 수 있을까?
6장 회귀(Regression) 기법 활용하기
1절 분류와 회귀의 차이는 무엇일까?
2절 AI는 체격만 보고 체중을 추론할 수 있을까?
7장 FNN 활용하기
1절 [의료 AI] 유전자 분석을 통한 암 진단
2절 [의료 AI] BMI(비만도) 분석을 위한 키, 체중 추론 AI
제3편 인간의 시각 처리를 흉내 낸 인공지능 - CNN
8장 이미지 분류(Classification) 기법 활용하기
1절 AI는 손글씨를 인식할 수 있을까?
2절 AI는 사물을 구분할 수 있을까?
3절 시각적 정보 학습의 달인, CNN을 소개합니다!
4절 CNN AI는 사물을 구분할 수 있을까?
5절 AI는 사람과 말을 구분할 수 있을까?
6절 AI는 가위바위보를 할 수 있을까?
9장 이미지 학습 기법 활용하기
1절 AI는 거장의 화풍을 따라 할 수 있을까? - Style Transfer
2절 AI는 창의력을 발휘할 수 있을까? - GAN
3절 AI는 현실 세계의 사물을 이해할 수 있을까? - Object Detection
4절 AI는 사진을 완벽하게 이해할 수 있을까? - Semantic Segmentation
10장 CNN 활용하기
1절 [의료 AI] 현미경 영상 분석을 통한 암 진단
2절 [의료 AI] 현미경 영상 분석을 통한 세포 종류 진단
3절 [의료 AI] 흉부 CT 영상 분석을 통한 폐암 진단
제4편 인간의 기억력을 흉내 낸 인공지능 - LSTM
11장 자연어 학습 인공지능
1절 AI는 스팸 문자를 걸러낼 수 있을까?
2절 장기 기억과 단기 기억, LSTM
3절 LSTM AI는 얼마나 성능이 뛰어날까?
12장 LSTM 활용하기
1절 [기상 AI] LSTM을 활용한 일기예보
2절 [금융 AI] LSTM을 활용한 주가예측
부록
[부록 1] AI에 대해 더 알고 싶다면
[부록 2] 참고문헌 및 자료출처
- 단순 변심인 경우 : 상품 수령 후 7일 이내 신청
- 상품 불량/오배송인 경우 : 상품 수령 후 3개월 이내, 혹은 그 사실을 알게 된 이후 30일 이내 반품 신청 가능
| 반품사유 | 반품 배송비 부담자 |
|---|---|
| 단순변심 | 고객 부담이며, 최초 배송비를 포함해 왕복 배송비가 발생합니다. 또한, 도서/산간지역이거나 설치 상품을 반품하는 경우에는 배송비가 추가될 수 있습니다. |
| 고객 부담이 아닙니다. |
| 진행 상태 | 결제완료 | 상품준비중 | 배송지시/배송중/배송완료 |
|---|---|---|---|
| 어떤 상태 | 주문 내역 확인 전 | 상품 발송 준비 중 | 상품이 택배사로 이미 발송 됨 |
| 환불 | 즉시환불 | 구매취소 의사전달 → 발송중지 → 환불 | 반품회수 → 반품상품 확인 → 환불 |
- 결제완료 또는 배송상품은 1:1 문의에 취소신청해 주셔야 합니다.
- 특정 상품의 경우 취소 수수료가 부과될 수 있습니다.
| 결제수단 | 환불시점 | 환불방법 |
|---|---|---|
| 신용카드 | 취소완료 후, 3~5일 내 카드사 승인취소(영업일 기준) | 신용카드 승인취소 |
| 계좌이체 |
실시간 계좌이체 또는 무통장입금 취소완료 후, 입력하신 환불계좌로 1~2일 내 환불금액 입금(영업일 기준) |
계좌입금 |
| 휴대폰 결제 |
당일 구매내역 취소시 취소 완료 후, 6시간 이내 승인취소 전월 구매내역 취소시 취소 완료 후, 1~2일 내 환불계좌로 입금(영업일 기준) |
당일취소 : 휴대폰 결제 승인취소 익월취소 : 계좌입금 |
| 포인트 | 취소 완료 후, 당일 포인트 적립 | 환불 포인트 적립 |
- 단순변심으로 인한 반품 시, 배송 완료 후 7일이 지나면 취소/반품 신청이 접수되지 않습니다.
- 주문/제작 상품의 경우, 상품의 제작이 이미 진행된 경우에는 취소가 불가합니다.
- 구성품을 분실하였거나 취급 부주의로 인한 파손/고장/오염된 경우에는 취소/반품이 제한됩니다.
- 제조사의 사정 (신모델 출시 등) 및 부품 가격변동 등에 의해 가격이 변동될 수 있으며, 이로 인한 반품 및 가격보상은 불가합니다.
- 뷰티 상품 이용 시 트러블(알러지, 붉은 반점, 가려움, 따가움)이 발생하는 경우 진료 확인서 및 소견서 등을 증빙하면 환불이 가능하지만 이 경우, 제반 비용은 고객님께서 부담하셔야 합니다.
- 각 상품별로 아래와 같은 사유로 취소/반품이 제한 될 수 있습니다.
| 상품군 | 취소/반품 불가사유 |
|---|---|
| 의류/잡화/수입명품 | 상품의 택(TAG) 제거/라벨 및 상품 훼손으로 상품의 가치가 현저히 감소된 경우 |
| 계절상품/식품/화장품 | 고객님의 사용, 시간경과, 일부 소비에 의하여 상품의 가치가 현저히 감소한 경우 |
| 가전/설치상품 | 전자제품 특성 상, 정품 스티커가 제거되었거나 설치 또는 사용 이후에 단순변심인 경우, 액정화면이 부착된 상품의 전원을 켠 경우 (상품불량으로 인한 교환/반품은 AS센터의 불량 판정을 받아야 합니다.) |
| 자동차용품 | 상품을 개봉하여 장착한 이후 단순변심의 경우 |
| CD/DVD/GAME/BOOK등 | 복제가 가능한 상품의 포장 등을 훼손한 경우 |
| 상품의 시리얼 넘버 유출로 내장된 소프트웨어의 가치가 감소한 경우 | |
| 노트북, 테스크탑 PC 등 | 홀로그램 등을 분리, 분실, 훼손하여 상품의 가치가 현저히 감소하여 재판매가 불가할 경우 |