모두의 딥러닝

책 · 사이토 고키 · 예스24

딥러닝 분야 부동의 베스트셀러! 머리로 이해하고 손으로 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 이 책은 딥러닝의 핵심 개념을 ‘밑바닥부터’ 구현해보며 기초를 한 걸음씩 탄탄하게 다질 수 있도록 도와주는 친절한 안내서이다. 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고 딥러닝의 기본 개념부터 이미지 인식에 활용되는 합성곱 신경망(CNN)까지 딥러닝의 원리를 체계적으로 설명한다. 또한 복잡한 개념은 계산 그래프를 활용해 시각적으로 전달하여 누구나 쉽게 이해할 수 있다. 이 책은 딥러닝에 첫발을 내딛는 입문자는 물론이고 기초를 다시금 다지고 싶은 개발자와 연구자에게도 훌륭한 길잡이가 되어줄 것이다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 프랑소와 숄레 · 예스24

딥러닝의 기본 원리부터 생성형 AI까지 단 한 권의 딥러닝 책을 선택한다면 바로 이 책이다! 전 세계 개발자와 연구자가 선택한 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』이 최신 기술과 실전 예제를 대폭 보강한 개정 3판으로 돌아왔다. 케라스 창시자인 프랑소와 숄레와 핵심 관리자인 매튜 왓슨이 딥러닝의 기본 원리부터 최신 생성형 AI까지 명쾌하게 설명한다. 케라스 3를 중심으로 텐서플로, 파이토치, JAX를 활용해 이미지 분류·분할, 객체 탐지, 시계열 예측, 자연어 처리와 트랜스포머를 알아본다. 그리고 미니 GPT와 디퓨전 모델을 직접 구축하고, LoRA, RLHF, RAG 등 최신 LLM 기술도 살펴본다. 여기에 다중 GPU와 TPU를 활용한 분산 훈련, 혼합 정밀도, 양자화 등 실무 기법은 물론 딥러닝의 한계와 AI의 미래까지 폭넓게 다룬다. 딥러닝의 원리부터 최신 생성형 AI와 실전 모델링까지 한 권으로 익히고 싶은 독자를 위한 완벽한 지침서다. * 박해선 역자의 동영상 강의: htt...

딥러닝 · 머신러닝 컴퓨터 비전 자연어 처리

책 · 이홍재 · 예스24

매일 사용하는 AI, 어떻게 답을 만들어 내는 걸까? 복잡한 수식 없이도 ‘직접 만들며’ AI 모델의 원리를 이해하자 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 생성형 AI가 일상이 된 지금, AI를 잘 활용하는 것을 넘어 AI 모델이 어떻게 학습하고 예측하는지를 이해하는 역량이 더욱 중요해지고 있다. 《Do it! 쉽게 배우는 머신러닝 + 딥러닝》은 코랩과 파이썬 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, 강화학습까지 AI의 핵심 기술과 모델을 직접 구현하며 배우는 실습 중심의 입문서이다. 이 책에서는 선형 회귀와 로지스틱 회귀같은 머신러닝의 기초부터 인공 신경망, CNN, RNN, 트랜스포머, ViT, 앙상블 모델, Q-러닝, DQN, PPO까지 AI의 핵심 모델을 직접 구현하며 학습한다. 단순히 라이브러리 사용법을 익히는 데 그치지 않고, 모델이 만들어지는 원리와 학습 과정을 단계별로 이해하고 실제 데이터를 활용해 성능 평가와 개선까지 자연스럽게 익힐 수 있다. 또한 이미지, 텍스트, 시...

딥러닝 · 머신러닝 컴퓨터 비전 자연어 처리

책 · 아즈마 유키나가 · 예스24

딥러닝의 기초 지식과 수학부터 파이썬을 활용한 실전 프로그래밍 구현까지, 한 권으로 모든 것을 끝내는 딥러닝 입문자를 위한 최고의 책! 지금까지 나왔던 다른 어떤 책들과는 달리 딥러닝을 수식과 코드로서 매우 이해하기 쉽게 설명한다. 또한, 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들이 하나 하나 모여 책의 마지막에 이르러 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성함으로써, 독자가 성취감을 느끼며 끝까지 포기하지 않고 완독할 수 있다는 점은 이 책의 최대 강점이다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해 역전파(Backpropagation)와 컨볼루션 신경망(CNN)까지, 딥러닝의 필수 요소를 빠짐없이 자세하게 설명한다. 독자가 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 사이먼 J. D. 프린스(Simon J. D. Prince) · 예스24

복잡한 모델 너머, 딥러닝의 본질에 다가가는 시간 이 책은 복잡한 딥러닝 기술의 핵심을 직관적으로 풀어내면서도 이론과 실제 사이에서 균형을 잃지 않는다. 먼저 딥러닝을 지탱하는 기본 개념부터 차근차근 설명한다. 지도 학습과 신경망의 구조, 모델 훈련과 최적화 같은 기초를 다진 뒤, 이미지와 텍스트, 그래프 데이터를 위한 대표적인 모델인 CNN, 트랜스포머, 그래프 신경망을 살펴본다. 이어서 GAN, VAE, 디퓨전 모델 같은 생성 모델과 강화 학습까지 다루며, 마지막에는 딥러닝이 왜 효과적인지에 대한 이론적 논의와 윤리적 쟁점을 짚어본다. 딥러닝을 제대로 이해하고 싶은 모든 독자를 위한 가장 단단한 출발점이 될 것이다.

딥러닝 · 머신러닝

책 · 서지영 · 예스24

기본기에 충실한 딥러닝 입문서! 기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 텐서플로 2로 구현하며 배운다! 머신 러닝 핵심 알고리즘부터 합성곱 신경망, 설명 가능한 CNN, 순환 신경망, LSTM 같은 딥러닝 알고리즘 이론을 이해하는 데 집중하며, 각 알고리즘을 언제, 어떤 상황에서 사용하면 좋은지도 함께 살펴본다. 또한, 기본 알고리즘 외에 전이 학습, 자연어 처리, 시계열 분석, 강화 학습, GAN 등 꼭 알아둬야 할 개념도 빠트리지 않고 충분히 설명한다. 각 개념을 학습한 뒤에는 텐서플로 2로 직접 구현해 보면서 딥러닝의 개념, 구현 방법, 적용 범위 등을 확실하게 이해할 수 있다.

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리