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머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 다루고 있는『딥러닝 첫걸음』. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술이다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 한다. 따라서 책의 첫 번째 주제는 ‘머신러닝'에 대해 살펴본다. 두 번째 주제는 ‘인공 신경망'이다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계이다. 세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’에 대해 살펴본다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시한다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해 본다.

이론으로 익히고 예제로 이해하는 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝

이 책은 총 6개의 장으로 구성되어 있지만, 크게 보면 3개의 주제로 묶을 수 있습니다.
첫 번째 주제는 ‘머신러닝’입니다. 딥러닝은 머신러닝의 기반 위에 세워진 기술입니다. 딥러닝을 제대로 이해하려면 간단하게라도 머신러닝의 철학을 알고 있어야 합니다.
두 번째 주제는 ‘인공 신경망’입니다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법으로, 딥러닝과 신경망은 따로 떼어 놓을 수 없는 불가분의 관계입니다.
세 번째 주제는 이 책의 주제이기도 한 ‘딥러닝’입니다. 그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시합니다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해봅니다.

“딥러닝은 우리 연구소 스터디 중 가장 인기 있는 주제입니다. 하지만 초보자와 전문가 사이에는 여전히 상당한 격차가 존재하는 것도 사실입니다. 이 책은 딥러닝을 대략적으로 이해한 초보자들이 더 깊게, 하지만 너무 힘들지 않게 한 단계 올라서는 데 좋은 길잡이가 되어줄 것입니다. 특히 컨벌루션 신경망의 설명은 압권입니다.”
김승일_모두의 연구소 소장

“현업에서 딥러닝 기술을 적용한 기기를 개발하다 보면, 딥러닝 라이브러리를 수정하거나 최적화해야 하는 경우가 많습니다. 이런 작업을 위해서는 딥러닝의 구현을 어느 정도는 이해하고 있어야 합니다. 이 책은 딥러닝의 개념부터 구현까지 간결하게 설명하고 있어, 딥러닝을 처음 접하는 개발자들에게 큰 도움이 될 것입니다.
전정희_(주)보고넷 대표

CHAPTER 1 머신러닝
1.1 머신러닝과 딥러닝
1.2 머신러닝이란
1.3 머신러닝의 난제
1.4 과적합
1.5 과적합과 싸우기
1.6 머신러닝의 종류
1.7 분류와 회귀
1.7 요약

CHAPTER 2 신경망
2.1 서론
2.2 신경망의 노드
2.3 신경망의 계층 구조
2.4 신경망의 지도학습
2.5 단층 신경망의 학습: 델타 규칙
2.6 델타 규칙의 일반 형태
2.7 SGD, 배치, 미니 배치
2.8 예제: 델타 규칙
2.9 단층 신경망의 한계
2.10 요약

CHAPTER 3 다층 신경망의 학습
3.1 서론
3.2 역전파 알고리즘
3.3 예제
3.4 비용함수와 학습 규칙
3.5 예제
3.6 요약

CHAPTER 4 신경망과 분류
4.1 서론
4.2 이진 분류
4.3 다범주 분류
4.4 예제: 다범주 분류
4.5 요약

CHAPTER 5 딥러닝
5.1 서론
5.2 심층 신경망의 성능 개선
5.3 예제
5.4 요약

CHAPTER 6 컨벌루션 신경망
6.1 서론
6.2 컨브넷의 구조
6.3 컨벌루션 계층
6.4 풀링 계층
6.5 예제: MNIST
6.6 요약