필수정보

『신경망을 활용한 딥러닝』은 기본적인 신경망 이론을 기반으로 하여 딥러닝의 핵심인 컨볼루션 신경망과 순환 신경망 그리고 생성 신경망까지 다양한 신경망 모델을 다루면서도 많은 예제를 통해 공부한 내용의 개념이 쉽게 정립될 수 있도록 배려하였다. 특히, 클라우드 기반으로 주피터 노트북 서비스와 GPU를 지원하는 구글 코랩 환경에서 텐서플로(케라스)를 이용하여 다양한 응용을 직접 구현할 수 있도록 예제를 구성하였고, 파이토치에 대한 내용도 곁들여 독자들이 활용하는 데 도움이 될 수 있게 하였다.

CHAPTER 01. 개요

1.1 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망
1.2 신경망의 응용 절차
1.3 새롭게 조명되는 신경망

CHAPTER 02. 인공 신경망 모델

2.1 생물학적 신경망
2.2 신경망 모델링
2.3 신경망 구조
2.4 신경망 학습
2.5 활성화 함수

CHAPTER 03. 단층 신경망

3.1 퍼셉트론
3.2 델타 학습법
3.3 분류
3.4 회귀

CHAPTER 04. 다층 신경망

4.1 다층 퍼셉트론
4.2 BP 알고리즘

CHAPTER 05. 성능 향상

5.1 초기 가중치
5.2 은닉층 수
5.3 학습률
5.4 손실 함수
5.5 최적화 알고리즘
5.6 오버피팅
5.7 성능 평가

CHAPTER 06. 컨볼루션 신경망

6.1 CNN
6.2 사전 학습 모델

CHAPTER 07. 순환 신경망

7.1 RNN
7.2 시계열 예측
7.3 자연어 처리

CHAPTER 08. 생성 신경망

8.1 오토 인코더
8.2 생성적 적대 신경망
8.3 스타일 전이

부 록
A 코랩 사용법
B 텐서 연산

· 참고문헌
· 찾아보기

머리말

인간 뇌에서의 정보 처리를 모방한 인공 신경망은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 빅데이터 분석, 자율 주행차, 의료 진단, 예술작품 창작 등 실로 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, ChatGPT와 Sora 그리고 GPT-4o의 등장으로 인해 전 세계인들이 AI 기술의 눈부신 발전을 실감하게 되었고, 심층 신경망을 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있는 실정이다. 그렇지만, 신경망 이론은 난해하기 때문에 그 내용을 이해하고 이를 원하는 분야에 활용하는 데 어려움이 있다. 이런 연유로 독자들이 흥미롭게 인공 신경망을 공부하여 튼튼한 기초 이론을 바탕으로 딥러닝을 이해하고 나아가 원하는 응용에 활용할 수 있도록 이 책을 집필하였다.

이 책은 기본적인 신경망 이론을 기반으로 하여 딥러닝의 핵심인 컨볼루션 신경망과 순환 신경망 그리고 생성 신경망까지 다양한 신경망 모델을 다루면서도 많은 예제를 통해 공부한 내용의 개념이 쉽게 정립될 수 있도록 배려하였다. 특히, 클라우드 기반으로 주피터 노트북 서비스와 GPU를 지원하는 구글 코랩 환경에서 텐서플로(케라스)를 이용하여 다양한 응용을 직접 구현할 수 있도록 예제를 구성하였고, 파이토치에 대한 내용도 곁들여 독자들이 활용하는 데 도움이 될 수 있게 하였다.

이 책에서 다루는 내용은 다음과 같다. 제 1장에서는 인공 신경망의 특징과 응용 절차, 신경망 모델의 발전 과정을 소개하였고, 제 2장에서는 신경망의 근간이 되는 뉴런의 기능을 비롯하여 신경망을 모델링하는 방법, 신경망의 구조와 기본적인 학습 방법, 그리고 ReLU 함수, sigmoid 함수, softmax 함수 등 신경망의 출력을 얻는 데 사용되는 다양한 활성화 함수에 대하여 기술하였다. 제 3장에서는 최초로 구현된 신경망인 퍼셉트론을 비롯하여 단층 신경망을 이용한 분류와 회귀에 대하여 기술하였고, 제 4장에서는 일반적으로 MLP라고 칭하는 다층 신경망과 대표적인 학습 방법인 BP 알고리즘에 대하여 기술하였다. 제 5장에서는 학습률, 손실 함수, 최적화 알고리즘을 비롯하여 여러 가지 학습 인자와 성능 평가 지표 등 성능을 향상시키기 위한 방법에 대하여 기술하였다.

제 6장에서는 컴퓨터 비전 분야에 널리 활용되고 있는 컨볼루션 신경망과 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 고성능의 신경망 모델을 활용하는 전이 학습에 대하여 기술하였고, 제 7장에서는 시계열 예측과 자연어 처리 분야에 널리 활용되고 있는 순환 신경망과 트랜스포머, BERT, GPT 언어 모델에 대하여 기술하였다. 제 8장에서는 예술작품 창작에도 널리 활용되는 생성 신경망인 변형 오토 인코더와 GAN 그리고 스타일 전이에 대하여 기술하였다.

각득기소(各得其所), 모든 제자들과 본 저서에 관심을 가져주신 독자들이 ‘처음같이’라는 마음가짐으로 각자의 위치에서 성실하게 정진하여 앞날에 무궁한 발전과 행운이 가득하기를 바라며, 저자의 원고라면 언제든지 흔쾌히 이처럼 멋진 책으로 출판해 주신 내하출판사 모흥숙 사장님, 그리고 그림 작업과 편집을 하느라 너무 수고하신 박은성 실장님을 비롯하여 직원 여러분들께도 감사드린다.

이 책을 집필하는 동안 많은 시간을 함께하지 못한 미안함을 ♥ 란! 사랑해! 영원히 사랑해!!! ♥라는 말로 대신하며, 신혼 생활 40여 년 동안 오직 나만을 바라보고 사랑하며, 항상 곁에서 격려를 아끼지 않은 영원히 사랑하는 아내 영란에게 고마움과 사랑의 마음을 가득 담아 이 책을 바친다.