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.

도서 홈페이지 : https://needleworm.github.io/bhban_ai

[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

독자들이 현존하는 어떤 딥러닝 입문서보다 쉽고 빠르고 효과적으로 딥러닝과 친해질 수 있는 책이다. 인공지능을 배우고 싶은 모든 분에게 추천한다.
- 하정우(네이버 AI 연구소장)

깊이 있는 수학적 배경 없이도 딥러닝의 기본부터 실무까지의 다양한 예제를 통해 딥러닝의 세계에서 직진의 운전법을 배울 수 있는 책이다.
- 김진숙(데이터 사이언티스트)

시중에 나와 있는 딥러닝 교재의 경우, 현업에 있는 개발자를 대상으로 하여 난도가 있고 기술적 설명에 치중하는 면이 있다. 하지만 이 책은 딥러닝을 처음 접하는 누구나 이해할 수 있도록 친절하게 설명하고 있고, 실제 활용 사례까지 제시하고 있어 딥러닝 입문자분들에게 꼭 추천하고 싶은 책이다.
- 양서연(서울대학교 인공지능학과 컴퓨터비전 박사과정)