알라딘

헤더배너
1/0 photos
신간알리미 신청
 상품평점 help

분류

이름:아미타 카푸어 (Amita Kapoor)

최근작
2023년 8월 <텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3/e>

아미타 카푸어(Amita Kapoor)

신경망 및 인공지능 분야의 연구를 가르치고 관리했다. 인도 델리대학교에서 부교수로 20년 이상 재직했으며 현재 프리랜서로 활동하고 있다. AI 컨설턴트이며 AI 및 EdTech 분야에서 일하는 다양한 조직에 전문 지식을 제공하고 있다.  

대표작
모두보기
저자의 말

<텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3/e> - 2023년 8월  더보기

『텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3/e』은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자를 위해 특별히 설계된 최신 신경망, 인공지능 및 딥러닝 기술에 대한 간결하면서도 알찬 소개서다. 이 책은 같은 저자가 쓴 『텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 2/e』(에이콘, 2020) 및 『TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook』(Packt, 2017)의 후속작이다. 지난 6년 동안 학습 기술이 어떻게 진화했는지 매우 상세한 파노라마를 보여준다. 아울러 케라스와 유사한 API를 기반으로 하는 모듈식 네트워크 라이브러리인 텐서플로 2.x를 사용해 파이썬으로 코딩된 수십 개의 작동하는 심층 신경망을 제시한다. 인공지능(AI)은 이 책에서 논의하는 모든 것의 토대다. 머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI의 한 부류이며 딥러닝(DL, Deep Learning)은 머신러닝의 하위 집합이다. 이 절에서는 이 책의 나머지 부분에서 정기적으로 접하게 될 세 가지 개념에 대해 간략하게 설명한다. AI는 일반적으로 인간이 보여주는 지능형 행동을 기계가 모방하는 모든 활동을 나타낸다. 보다 형식적으로는 기계가 학습 행동, 환경과의 능동적 상호 작용, 추론 및 추측, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 문제 해결, 지식 표현 및 인식과 같은 인지 기능을 복제하는 것을 목표로 하는 연구 분야다. AI는 인간 행동을 연구하는 심리학 및 기타 과학뿐만 아니라 컴퓨터 과학, 수학 및 통계의 요소를 기반으로 한다. AI를 구축하기 위한 전략은 여러 가지가 있다. 1970년대와 1980년대에 "전문가" 시스템은 엄청난 인기를 끌었다. 이러한 시스템의 목표는 수동으로 정의된 많은 수의 if-then 규칙으로 지식을 표현해 복잡한 문제를 해결하는 것이었다. 이 접근 방식은 매우 구체적인 도메인의 작은 문제에는 효과가 있었지만 더 큰 문제와 복합적인 도메인까지 확장할 수는 없었다. 나중에 AI는 머신러닝의 일부인 통계 방법을 기반으로 하는 노하우에 점점 더 집중했다. 머신러닝은 특정 작업을 위해 프로그래밍할 필요 없이 컴퓨터에게 학습 방법을 가르치는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야다. 머신러닝의 핵심 아이디어는 데이터에서 학습하고 예측하는 알고리듬을 만들 수 있다는 것이다. 머신러닝에는 크게 세 가지 범주가 있다. ◆ 지도학습은 기계에 입력 데이터와 원하는 출력이 제공되는 것으로서, 목표는 기계가 교육 예제를 통해 이전에 관찰한 적이 없는 데이터에 대해 의미 있는 예측을 할 수 있는 방식으로 학습하는 것이다. ◆ 비지도학습은 기계에 입력 데이터만 제공되고 이후에 기계가 외부 지도나 입력 없이 자체적으로 의미 있는 구조를 찾는다. ◆ 강화학습은 기계가 환경과 상호 작용하는 에이전트 역할을 한다. 기계는 원하는 방식으로 행동하면 "보상"을, 원하지 않는 방식으로 행동하면 "처벌"을 받는다. 기계는 그에 따라 행동을 개발하는 방법을 학습해 보상을 극대화하려고 시도한다. 딥러닝은 2012년에 전 세계를 강타했다. 그해에 ImageNet 2012 챌린지는 손으로 레이블을 붙인 대규모 데이터셋의 하위 집합을 사용해 사진의 내용을 예측하는 것을 목표로 시작됐다. AlexNet이라는 딥러닝 모델은 상위 5개 오류율 15.3%를 달성했으며, 이는 이전의 최신 결과에 비해 크게 개선된 것이다. 「이코노미스트」에 따르면 갑자기 사람들이 AI 커뮤니티뿐만 아니라 기술 산업 전반에 걸쳐 관심을 갖기 시작했다. 이는 시작에 불과했다. 오늘날 딥러닝 기술은 의료, 환경, 녹색 에너지, 컴퓨터 비전, 텍스트 분석, 멀티미디어, 금융, 소매, 게임, 시뮬레이션, 산업, 로봇 공학 및 자율주행 자동차와 함께 그보다 더 많은 여러 종류로 이뤄진 영역에 성공적으로 적용된다. 이러한 각 영역에서 딥러닝 기술은 이전 방법으로는 불가능했던 정확도 수준으로 문제를 해결할 수 있다. 지난 8년간 딥러닝이 과학과 산업에 기여한 범위를 돌이켜보면 흥미진진하다. 향후 8년 동안 기여도가 줄어들 것이라고 믿을 이유가 없다. 실제로 딥러닝 분야가 계속 발전함에 따라 딥러닝은 제공하는 훨씬 더 흥미롭고 매력적인 기여를 보게 될 것으로 기대한다. 이 책은 딥러닝의 마법을 소개한다. 먼저 간단한 모델로 시작해 점진적으로 더 정교한 모델을 도입할 것이다. 접근 방식은 작업하기 적절한 양의 코드를 사용해 항상 직접 손으로 작업할 것이다.

가나다별 가 l 나 l 다 l 라 l 마 l 바 l 사 l 아 l 자 l 차 l 카 l 타 l 파 l 하 l 기타
국내문학상수상자
국내어린이문학상수상자
해외문학상수상자
해외어린이문학상수상자

(주)알라딘커뮤니케이션

대표이사 최우경 고객정보보호 책임자 최우경 사업자등록 201-81-23094 통신판매업신고 2003-서울중구-01520 이메일 privacy@aladin.co.kr 호스팅 제공자 알라딘커뮤니케이션 (본사) 서울시 중구 서소문로 89-31
ⓒ Aladin Communication. All Rights Reserved.

고객센터 1544-2514 (발신자 부담)

서울시 마포구 백범로 71 숨도빌딩 7층 Fax 02-6926-2600
1:1 문의 FAQ
중고매장 위치, 영업시간 안내