고등학교 수학으로 이해하는 인공 신경망 수학 기초는 약하지만 일단 개발부터 하고 보는 그대에게 수학을 어려워하는 마음을 깊이 공감하고 가능한 한 이해하기 쉽게 풀어냈다. 다양한 그림과 수식으로 신경망의 개념과 원리부터 경사하강법, 오차역전파법까지 설명하며 등장인물의 대화 속에서 자연스럽게 익힐 수 있도록 배려했다. 차근차근 쌓은 이론을 바탕으로 신경망을 구현해 이미지 크기를 판정해보고 손글씨도 식별해볼 수 있다. 수학이 약해 딥러닝이 낯설게 느껴졌다면, 딥러닝 이해에 필요한 수학 기초를 탄탄히 다지고 싶다면 이 책이 아주 좋은 안내자가 되어줄 것이다.
사가대학교 졸업 후 몇 개의 개발 회사를 거친 뒤 2014년 LINE Fukuoka에 입사하여 데이터 분석 및 머신러닝을 전문으로 하는 조직을 신설하고 추천, 텍스트 분류 등 머신러닝을 사용한 제품을 담당했다. 2019년 스마트뉴스 주식회사에 입사하여 현재 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있다.
CHAPTER 1 신경망을 시작하자1.1 신경망에 대한 흥미1.2 신경망의 위치1.3 신경망에 대해1.4 신경망으로 할 수 있는 것1.5 수학과 프로그래밍COLUMN 신경망의 역사CHAPTER 2 순전파를 배우자2.1 신경망의 시작은 퍼셉트론2.2 퍼셉트론2.3 퍼셉트론과 편향2.4 퍼셉트론으로 이미지의 긴 변 판정하기2.5 퍼셉트론으로 정사각형 이미지 판정하기2.6 퍼셉트론의 단점2.7 다층 퍼셉트론2.8 신경망으로 정사각형 이미지 판정하기2.9 신경망의 가중치2.10 활성화 함수2.11 신경망의 실체2.12 순전파2.13 신경망의 일반화COLUMN 활성화 함수란?CHAPTER 3 역전파를 배우자3.1 신경망의 가중치와 편향3.2 인간의 한계3.3 오차3.4 목적 함수3.5 경사하강법3.6 작은 아이디어 델타3.7 델타 계산3.8 백프로퍼게이션COLUMN 기울기 소실이란?CHAPTER 4 합성곱 신경망을 배우자4.1 이미지 처리에 강한 합성곱 신경망4.2 합성곱 필터4.3 특징맵4.4 활성화 함수4.5 풀링4.6 합성곱층4.7 합성곱층의 순전파4.8 전결합층의 순전파4.9 역전파COLUMN 교차 엔트로피란?CHAPTER 5 신경망을 구현하자5.1 파이썬으로 구현하자5.2 가로세로비 판정 신경망5.3 손글씨 숫자 이미지 식별 합성곱 신경망COLUMN 뒷이야기APPENDIX A 수학 기초A.1 시그마A.2 미분A.3 편미분A.4 합성 함수A.5 벡터와 행렬A.6 지수와 로그APPENDIX B 파이썬과 넘파이 기초B.1 파이썬 환경 설정B.2 파이썬 기초B.3 넘파이 기초
