• 메인으로 이동
    AD광고
    Best Seller소년 김구의 가슴 뜨거운 역사설민석의 한국사 대모험 38
    AD광고
    New사랑과 우정으로 빛나는 모험프린세스 캐치 티니핑
    • 베스트
    • 소득공제
    • 무료배송

    모듈로 배우는 머신러닝

    • 정상근 저
    • 한빛아카데미
    • 2026년 07월 17일
    5%36,10038,000
    적립금
    1,520원 (4% 적립)
    추가 적립
    추가 적립 안내
    • 5만원 이상 결제 시 (*배송비 제외)

      정가제FREE(상품/사은품) 금액이 2,000원 이상이면 2,000원 추가적립

    • 10만원 이상 결제 시 (*배송비 제외)

      정가제FREE(상품/사은품) 금액이 2,000원 이상이면 2,000원 추가적립

      정가제FREE(상품/사은품) 금액이 5,000원 이상이면 5,000원 추가적립

    결제혜택
    무이자 할부
    결제사 혜택
    쿠폰
    회원 가입 즉시 지급되는 적립금 과 등급별 다양한 회원 혜택 보기
    배송비
    무료  (해외배송의 경우 지역에 따라 상이)

    배송안내

    서울특별시 강남구 강남대로 542(논현동, 영풍빌딩)
    지금 택배 주문하면 9/11(금) 출고 가능
    택배보다 빠른, 나우드림
    36,100

    [네이버페이]

    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791173400605
    쪽수616쪽
    크기B5(188mm X 257mm, 사륙배판)
    제품구성단행본
    이 책이 속한 분야
    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
    관련 이벤트
    • 사은품

    이달의 리뷰왕

    2026.01.01 ~ 2026.12.31

    • 사은품

    신규가입시 최대 10,800원

    2025.12.31 ~ 2026.12.31

    • 사은품

    『유치원 Wars 17』 출간 기념 포토카드 증정!

    2026.09.01 ~ 2026.09.28

    • 사은품

    9월 특별선물 《영풍문고 리유저블백》

    2026.09.01 ~ 2026.09.30

    • 사은품

    이달의 리뷰왕

    2026.01.01 ~ 2026.12.31

    • 사은품

    신규가입시 최대 10,800원

    2025.12.31 ~ 2026.12.31

    • 사은품

    『유치원 Wars 17』 출간 기념 포토카드 증정!

    2026.09.01 ~ 2026.09.28

    • 사은품

    9월 특별선물 《영풍문고 리유저블백》

    2026.09.01 ~ 2026.09.30

    책 소개

    전통 머신러닝부터 생성형 AI까지

    체계적으로 배우는 머신러닝과 딥러닝

     

    이 책은 머신러닝을 처음 배우는 학생을 대상으로 합니다. 전통 머신러닝부터 지도·비지도학습, 신경망, CNN, RNN, 트랜스포머, 생성형 AI까지 현대 인공지능의 핵심 주제를 체계적으로 다룹니다. 또한 각 장의 핵심 개념을 구현하는 [미니실습], 머신러닝 파이프라인을 따라 진행하는 [연계실습], 실제 데이터를 활용하는 [응용실습]을 수록했습니다. 먼저 직관으로 개념을 잡고 수식으로 정리한 뒤, 실습으로 직접 확인해보면 처음에 흐릿했던 개념들이 선명하게 정리될 것입니다.

     

    ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

    목차

    [목 차]

    PART 01 기본 : 머신러닝과 신경망의 이해

    Chapter 01 머신러닝의 구조 이해

    01 머신러닝의 이해

    02 머신러닝 학습 유형

    03 머신러닝 학습 파이프라인

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 02 전통 머신러닝 모델

    01 선 기반 모델 I : 선형 회귀 및 로지스틱 회귀

    02 선 기반 모델 II : 서포트 벡터 머신

    03 트리 기반 모델

    04 거리 기반 모델

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 03 비지도학습과 차원 축소

    01 군집화

    02 차원 축소

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 04 신경망에 대한 기본 이해

    01 퍼셉트론의 개념과 작동 원리

    02 퍼셉트론의 한계와 비선형 문제

    03 비선형 문제 해결을 위한 신경망 확장

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 05 데이터 표현과 계산 방식

    01 데이터 표현 방식

    02 텐서와 선형대수 연산

    03 데이터의 수치화

    04 수치의 정규화

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 06 신경망 모델링의 원리

    01 다층 퍼셉트론 구조

    02 은닉층의 역할과 깊이의 의미

    03 활성화 함수

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 07 목적 함수와 신경망 학습의 원리

    01 목적 함수 개요

    02 정답 데이터 표현

    03 목적 함수의 정의와 계산

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 08 신경망 최적화와 일반화 기법

    01 최적화 문제로서의 신경망 학습

    02 경사 하강법을 통한 신경망 최적화

    03 순전파와 역전파

    04 경사 하강법의 다양한 형태

    05 개선된 경사 하강법 기법들

    06 가중치 초기화 기법

    07 과적합과 일반화 기법

    08 학습 장애 요인과 구조적 해결 전략

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 09 모델 학습 실험과 성능 평가

    01 데이터 분할 전략과 학습 루프

    02 과제 유형별 성능 평가 지표

    03 하이퍼파라미터 설정과 자동 튜닝

    04 실험 재현성과 관리

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 10 입력 데이터별 핵심 신경망

    01 입력 형태에 따른 신경망 구조

    02 합성곱 신경망

    03 순환 신경망

    04 오토인코더

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 11 어텐션과 트랜스포머

    01 어텐션

    02 트랜스포머

    마무리 / 연습문제

     

    PART 02 응용 : 도메인별 응용 사례

    Chapter 12 자연어처리 기초

    01 자연어 데이터의 특수성

    02 머신러닝 기반 자연어처리 개요

    03 토큰화

    04 언어모델링

    05 응용 과제 구현

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 13 거대 언어모델과 자연어 생성

    01 거대 언어모델의 등장

    02 자연어 생성의 원리

    03 프롬프팅과 문맥 내 학습

    04 정렬과 미세조정

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 14 이미지처리와 인식

    01 CNN 아키텍처의 진화

    02 전이학습 전략

    03 비전 트랜스포머

    04 이미지 이해 과제 개요

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 15 이미지 생성

    01 이미지 생성의 개념과 도전 과제

    02 VAE와 GAN

    03 확산 모델

    04 생성 기법 비교 및 응용

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 16 음성 이해와 인식

    01 음성 데이터의 이해

    02 스펙트로그램

    03 음성인식의 핵심 도전 과제

    04 실전 음성처리

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 17 음성 및 오디오 생성

    01 음성 생성의 개념

    02 현대 TTS의 핵심 기술

    03 음악 및 오디오 생성

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 18 시계열 분석과 예측

    01 시계열 데이터의 이해

    02 시계열 예측

    03 시계열 이상 탐지

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 19 강화학습 기초

    01 해 공간 탐색과 머신러닝

    02 강화학습 문제 정의

    03 마르코프 결정 과정

    04 정책과 가치 함수

    05 벨만 방정식

    06 탐험과 활용

    마무리 / 연습문제

     

    Chapter 20 딥러닝 기반 강화학습

    01 테이블에서 신경망으로

    02 심층 Q-신경망

    03 DQN의 한계와 확장

    마무리 / 연습문제

    출판사 서평

     

    저자 소개
    저자 : 정상근

    포항공과대학교 컴퓨터공학과에서 학사·석사·박사 학위를 취득했다. 삼성전자, ETRI, SK텔레콤 AI 리서치센터에서 대화 시스템과 자연어처리 기술을 연구·개발했으며, 현재 충남대학교 컴퓨터인공지능학부 교수로 재직 중이다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 대규모 언어모델을 가르치고 연구하며, ACL, EMNLP 등 주요 국제학회에 다수의 논문을 발표했다. 저서로는 『Artificial Intelligence: Data Representation and Problem Solving』(2025)이 있다.

    도서리뷰 (0)
    이 책을 읽고 어떤 느낌을 받으셨나요? 리뷰를 남기고 다른 독자들과 함께 공유해보세요.

    등록된 리뷰가 없습니다

    첫번째 리뷰어가 되어주세요

    이 분야에서 요즘 뜨는 책
    에러가 무섭지 않게 되는 책 - 에러 잘 읽는 법부터 효율적으로 디버깅하고 디버깅이 쉬운 코드를 작성하는 법까지사쿠라바 히로유키, 모치즈키 고타로 | 제이펍
    AI혁신:개정판 - 나의 커리어를 높이는 스마트워크 전략박대형, 김상용, 차명일, 임성기 | 지식과감성
    인생 언리얼 5 프로젝트 교과서 - 언리얼 엔진으로 3D 이머시브 콘텐츠 개발이영호, 박원석, 박현상, 탁광욱, 이영훈, 김현진 | BM성안당
    비전공자를 위한 이해할 수 있는 파이썬 - 챗GPT 시대에 최적화된 파이썬 공부법최원영 | 티더블유아이지
    엔트리 인공지능 with 햄스터 로봇 - 개정판강윤지,박찬규,강성웅,김원유,심재민,김연구,홍성용,김경상,정인재 | 영진닷컴
    에러가 무섭지 않게 되는 책 - 에러 잘 읽는 법부터 효율적으로 디버깅하고 디버깅이 쉬운 코드를 작성하는 법까지사쿠라바 히로유키, 모치즈키 고타로 | 제이펍
    AI혁신:개정판 - 나의 커리어를 높이는 스마트워크 전략박대형, 김상용, 차명일, 임성기 | 지식과감성
    인생 언리얼 5 프로젝트 교과서 - 언리얼 엔진으로 3D 이머시브 콘텐츠 개발이영호, 박원석, 박현상, 탁광욱, 이영훈, 김현진 | BM성안당
    비전공자를 위한 이해할 수 있는 파이썬 - 챗GPT 시대에 최적화된 파이썬 공부법최원영 | 티더블유아이지
    엔트리 인공지능 with 햄스터 로봇 - 개정판강윤지,박찬규,강성웅,김원유,심재민,김연구,홍성용,김경상,정인재 | 영진닷컴
    에러가 무섭지 않게 되는 책 - 에러 잘 읽는 법부터 효율적으로 디버깅하고 디버깅이 쉬운 코드를 작성하는 법까지사쿠라바 히로유키, 모치즈키 고타로 | 제이펍
    AI혁신:개정판 - 나의 커리어를 높이는 스마트워크 전략박대형, 김상용, 차명일, 임성기 | 지식과감성
    인생 언리얼 5 프로젝트 교과서 - 언리얼 엔진으로 3D 이머시브 콘텐츠 개발이영호, 박원석, 박현상, 탁광욱, 이영훈, 김현진 | BM성안당
    이 분야의 화제의 신간
    일상에 바로 쓰는 일잘러의 바이브 코딩 활용법임재희, 조효기, 이정용 | 제이펍
    AI 시스템 설계 - 불확실한 AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 구조와 원칙이한울 | 한빛미디어
    클로드와 엑셀로 시작하는 AI 주식 투자 - 데이터 수집부터 대시보드 자동화와 투자 판단까지 나만의 AI 주식 비서 만들기LearnAI Team | 위키북스
    AI와 일하는 기술 - 성과를 만드는 365가지 AI 치트키최정혜, 김여립, 이동근, 뉴럴웨이브 | 한국경제신문
    AI 편집 디자인 - AI x 인디자인 x 일러스트레이터 x 포토샵으로 배우는 디자인 실무 편집 디자인 브로슈어 포스터 패키지 출판 편집 포트폴리오까지이미정, 유은진, 강경희, 신호진, 앤미디어 | 길벗
    일상에 바로 쓰는 일잘러의 바이브 코딩 활용법임재희, 조효기, 이정용 | 제이펍
    AI 시스템 설계 - 불확실한 AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 구조와 원칙이한울 | 한빛미디어
    클로드와 엑셀로 시작하는 AI 주식 투자 - 데이터 수집부터 대시보드 자동화와 투자 판단까지 나만의 AI 주식 비서 만들기LearnAI Team | 위키북스
    AI와 일하는 기술 - 성과를 만드는 365가지 AI 치트키최정혜, 김여립, 이동근, 뉴럴웨이브 | 한국경제신문
    AI 편집 디자인 - AI x 인디자인 x 일러스트레이터 x 포토샵으로 배우는 디자인 실무 편집 디자인 브로슈어 포스터 패키지 출판 편집 포트폴리오까지이미정, 유은진, 강경희, 신호진, 앤미디어 | 길벗
    일상에 바로 쓰는 일잘러의 바이브 코딩 활용법임재희, 조효기, 이정용 | 제이펍
    AI 시스템 설계 - 불확실한 AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 구조와 원칙이한울 | 한빛미디어
    클로드와 엑셀로 시작하는 AI 주식 투자 - 데이터 수집부터 대시보드 자동화와 투자 판단까지 나만의 AI 주식 비서 만들기LearnAI Team | 위키북스
    교환/반품/환불
    반품/교환방법
    • 마이페이지 > 주문관리 > 주문/배송조회 > 주문조회 후  [1:1상담신청]  또는 고객센터 (1544-9020)
    • ※ 오픈마켓, 해외배송 주문상품 문의 시 [1:1상담신청] 또는 고객센터 (1544-9020)
    반품/교환 가능기간
    • 변심반품의 경우 수령 후 7일 이내
    • 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
    반품/교환비용
    • 단순변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
    • 해외직배송 도서 구매 후 단순변심에 의한 취소 및 반품 시 도서판매가의 20% 수수료 부과
    반품/교환 불가 사유
    • 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
      예) 만화, 잡지, 수험서 및 문제집류
    • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
      예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
    • 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우
    • 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
    • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
    • 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
    상품 품절
    • 공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
    소비자 피해보상
    환불지연에 따른 배상
    • 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁 해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
    • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
    공지사항
    • [이벤트 당첨자 발표] 서울국제정원박람회, 김진명 작가 북토크 당첨자 안내
    • [이벤트 당첨자 발표] 9월 모두의 서가 이벤트 당첨자 안내
    • [공지사항] 스타필드마켓 월계 문구복합매장 그랜드 오픈 🎊 이벤트 안내!
    • [공지사항] 2026년 9월 1일 개인정보 처리방침 개정 안내(3.개인정보 처리, 항목, 보유기간)
    • [이벤트 당첨자 발표] 26년 8월 <이달의 작가> 댓글 이벤트 당첨자 안내
    공지더보기