현대 사회에서 인공지능과 딥러닝은 우리 일상 곳곳에 스며들어 있습니다. 스마트폰의 음성 인식, 자율주행 자동차, 의료 진단 시스템 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있죠. 하지만 이런 기술의 근간이 되는 딥러닝의 원리를 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 이 책은 고등학생들이 미리 대학 수준의 딥러닝 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 안내서입니다. 복잡한 수학적 개념을 최소화하고, 실생활의 예시를 통해 딥러닝의 핵심 아이디어를 전달합니다.

이 책은 인공신경망의 기초부터 시작하여 최신 딥러닝 기술까지 폭넓게 다룹니다. 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 강화학습, 생성적 적대 신경망(GAN) 등 다양한 모델의 원리와 응용을 살펴봅니다. 또한 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 실제 응용 분야에서 딥러닝이 어떻게 활용되는지 소개합니다. 각 장의 끝에는 독자의 이해를 돕기 위한 연습 문제와 프로젝트 아이디어가 제시되어 있어, 배운 내용을 실제로 적용해볼 수 있습니다.

이 책의 특징은 딥러닝의 기술적 측면뿐만 아니라 윤리적, 사회적 영향력도 함께 다룬다는 점입니다. AI의 편향성 문제, 프라이버시 보호, 설명 가능한 AI 등 현재 AI 분야에서 활발히 논의되는 주제들을 소개합니다. 또한 그린 AI, 연합 학습 등 최신 연구 동향도 다루어, 독자들이 AI의 현재와 미래에 대해 통찰력을 기를 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, AI 시대를 살아가는 시민으로서 갖추어야 할 비판적 사고력을 키울 수 있습니다.

이 책은 단순한 입문서를 넘어 독자들의 호기심을 자극하고 더 깊은 탐구의 길로 안내합니다. 각 장의 끝에는 추천 읽을거리와 최신 연구 논문 목록이 제공되어, 관심 있는 주제에 대해 더 깊이 공부할 수 있는 길잡이 역할을 합니다. 또한 온라인 보충 자료를 통해 실습 코드와 추가 설명을 제공하여, 이론과 실습을 병행할 수 있도록 지원합니다. 이 책을 통해 고등학생들은 미래의 핵심 기술인 딥러닝에 대한 이해를 넓히고, 대학 진학 후 관련 분야 학습에 큰 도움을 받을 수 있을 것입니다.

1. 인공신경망의 기초
2. 딥러닝의 역사와 발전
3. 활성화 함수의 역할
4. 손실 함수와 최적화
5. '모든 것은 변화한다'는 고대 그리스 철학자 헤라클레이토스의 명언처럼, 우리 주변의 모든 것은 끊임없이 변화하고 발전합니다. 인공지능 분야도 예외는 아닙니다. 특히 딥러닝 분야에서는 신경망을 효과적으로 학습시키기 위한 다양한 최적화 알고리즘들이 계속해서 발전하고 있습니다. 이번 장에서는 이러한 최적화 알고리즘들의 근간이 되는 경사 하강법과 그 변형들에 대해 자세히 알아보겠습니다.
6. 과적합 방지와 정규화 기법
7. 합성곱 신경망(CNN)의 구조
8. 순환 신경망(RNN)과 시퀀스 처리
9. 자연어 처리와 딥러닝
10. 오토인코더와 표현 학습
11. 생성적 적대 신경망(GAN)의 원리
12. 강화학습과 딥러닝의 결합
13. 전이 학습과 도메인 적응
14. 메타 학습과 퓨샷 학습
15. 해석 가능한 AI와 모델 설명
16. 베이지안 딥러닝과 불확실성
17. 연합 학습과 분산 AI
18. 그래프 신경망과 관계 학습
19. 강건한 딥러닝과 적대적 공격
20. 에너지 효율적 딥러닝과 모델 압축
21. 멀티모달 딥러닝과 융합 학습
22. 지속적 학습과 평생 학습
23. 딥러닝의 미래와 도전 과제