제이펍의 도서 | Posted by 제이펍 2018.03.15 10:16

딥 러닝 제대로 정리하기


딥 러닝 전문가를 위한 콤팩트한 기본서!

딥 러닝의 원리를 이해시키는 핵심 수식과 그림, 간결한 해설이 돋보이는 책!

인공지능과 딥 러닝의 원리를 명료한 수식과 그림으로 설명한 체계적인 딥 러닝 교과서!


출판사 제이펍

원출판사 近代科学社

원서명 深層学習(원서 ISBN: 9784764904873) 

저자명 카미시마 토시히로, 아소 히데키, 야스다 무네키, 마에다 신이치, 오카노하라 다이스케, 오카타니 타카유키, 쿠보 요타로, 다누슈카 볼레갈라

역자명 심효섭

출판일 2018년 3월 12일

페이지 320쪽

시리즈 I♥A.I. 09

판  형 크라운변형(170*225*16)

제  본 무선(soft cover)

정  가 23,000원

ISBN 979-11-88621-05-7 (93000)

키워드 딥러닝 / 심층학습 / 인공지능 / 머신러닝 / 기계학습 /  신경망 / 자연어 처리 / 이미지 인식 / 음성 인식

분야 컴퓨터공학 / 인공지능


관련 사이트

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■ 2018/02/28 - [출간전 책소식] - 일본 인공지능학회가 감수한 딥 러닝 서적!


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샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 수식 표기법, 딥 러닝의 전체 모습, 베타리더 후기, 1장 '계층형 신경망을 이용한 딥 러닝' 일부, 2장 '딥 볼츠만 머신' 일부, 4장 '대규모 딥 러닝을 실현하기 위한 기술' 일부, 6장 '스음성 인식을 위한 딥 러닝' 일부)

딥러닝제대로정리하기_sample.pdf


정오표 페이지

■ http://jpub.tistory.com/791

 

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도서 소개

딥 러닝 전문가를 위한 콤팩트한 기본서!

딥 러닝의 원리를 이해시키는 핵심 수식과 그림, 간결한 해설이 돋보이는 책!

인공지능과 딥 러닝의 원리를 명료한 수식과 그림으로 설명한 체계적인 딥 러닝 교과서!


이 책은 인공지능 분야 최일선에 있는 연구자들이 일본 인공지능학회지에 게재했던 자신들의 연재물에 내용을 대폭 보강하여 만든 책이다. 지금까지의 딥 러닝 연구 성과를 수식과 함께 체계적으로 정리하였을 뿐만 아니라 앞으로 남은 과제를 구체적인 사례와 함께 서술하였다. 기초편에서는 딥 러닝의 전체 그림과 함께 대규모 신경망을 학습하는 데 필요한 노하우를 간략하게 정리하였으며, 응용편에서는 딥 러닝의 주요 응용 분야인 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 딥 러닝이 어떻게 적용되고 있는지와 함께 각 분야에 특화된 응용 기법을 소개하였다.


대상 독자 및 주요 내용

  • 인공지능 학과 대학원생
  • 관련 업계 연구자나 엔지니어


기초편

  • 1장 딥 러닝 개요 
  • 2장 볼츠만 머신 
  • 3장 대조적 발산 
  • 4장 딥 러닝의 대규모 구현


응용편

  • 5장 이미지 인식
  • 6장 음성 인식
  • 7장 자연어 처리


지은이 소개

아소 히데키(麻生 英樹)_1장 집필

산업기술종합연구소 인공지능 연구센터 부센터장

연구 분야: 기계학습 및 응용


야스다 무네키(安田 宗樹)_2장 집필

야마가타 대학교 부교수

연구 분야: 기계학습, 정보통계 역학, 이미지 처리


마에다 신이치(前田 新一)_3장 집필

교토 대학교 조교

연구 분야: 기계학습, 강화학습, 통계적 이미지 처리


오카노하라 다이스케(岡野原 大輔)_4장 집필

Preferred Infrastructure와 Preferred Networks의 임원 및 부사장

연구 분야: 기계학습, 대규모 데이터 분석, 자연어 처리, 데이터 구조


오카타니 타카유키(岡谷 貴之)_5장 집필

도호쿠 대학교 교수

연구 분야: 컴퓨터 비전


쿠보 요타로(久保 陽太郎)_6장 집필

아마존 음성인식 과학자

연구 분야: 음성인식


다누슈카 볼레갈라(Danushka Bollegala)_7장 집필

리버풀 대학교 부교수

연구 분야: 자연어 처리, 데이터 마이닝, 기계학습


카미시마 토시히로(神嶌 敏弘)_편집 담당

산업기술종합연구소 주임연구원

연구 분야: 데이터 마이닝, 기계학습, 추천 시스템


옮긴이 소개

심효섭

연세대학교 문헌정보학과를 졸업했고, 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작하였다. 네이버에서는 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에도 머신 러닝에 대한 학습도 꾸준히 하고 있다. 한편, 최근에는 회사에 속하지 않고 지속 가능한 삶에 골똘하고 있다.


차례

PART 1 기초편_1

CHAPTER 1 계층형 신경망을 이용한 딥 러닝_3

1.1 시작하며 3

1.2 데이터로부터 내부 표현 학습하기 5

    1.2.1 내부 표현의 중요성과 학습 기법 6

    1.2.2 특징 엔지니어링과 표현 학습 7

1.3 계층형 신경망 10

    1.3.1 신경망 연구의 계보 10

    1.3.2 계층형 신경망의 수리적 모형 11

1.4 계층형 신경망의 학습 13

    1.4.1 오차수정 학습 14

    1.4.2 오차역전파 학습 15

    1.4.3 경쟁학습 17

1.5 딥 뉴럴넷을 이용한 심층 표현학습 18

    1.5.1 오차역전파 학습을 통한 내부 표현학습 19

    1.5.2 딥 뉴럴넷의 학습 20

1.6 합성곱 신경망 21

1.7 자기부호화기 24

    1.7.1 자기부호화기와 자기부호화기의 학습 24

    1.7.2 적층 자기부호화기 25

    1.7.3 희소 자기부호화기 27

    1.7.4 잡음제거 자기부호화기 28

1.8 정리 28

참고 문헌 30

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댓글을 달아 주세요

  1.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.04.24 13:39 신고

    안녕하세요 책 잘 읽고 있습니다.
    오탈자로 생각되는 부분이 있어서 댓글 답니다.

    p.39 3번째줄 x가 조건부 확률분포 p(X|Y)를 거쳐 -> p(Y|X)
    p.39 7번째줄 p(X|Y)를 노이즈 과정으로 보면 -> p(Y|X)

    이렇게 바뀌는게 아닌가 생각합니다. 확인 부탁드립니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of http://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2018.04.24 15:39 신고

      안녕하세요? 제보 감사합니다. 말씀해주신 내용을 확인해본 결과, 번역서의 수식이 말씀하신 것처럼 잘못되었습니다. 편집상의 오류인 것 같네요. ㅠㅠ 에라타 페이지에 등록되었고, 재쇄 시에 수정하여 인쇄하겠습니다. http://jpub.tistory.com/791
      감사합니다!!

  2.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.04.24 16:08 신고

    p.53 두번째 문단 밑에서 두번째 줄

    {V1, V2, V3, V4, V5} ->{V1, V2, V3, H4, H5} 확인 부탁드립니다



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