Material Type  

 단행본

 

0014959204

Date and Time of Latest Transaction  

20200103122540

ISBN  

9791188621422 93000

Language Code  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.3/1-23

Callnumber  

004.73 G651ㅅ

Author  

Goodfellow, Ian

Title/Author  

심층 학습 / 이안 굿펠로 ; 요슈아 벤지오 ; 에런 쿠빌 지음 ; 류광 옮김.

Publish Info  

파주 : 제이펍, 2018

Material Info  

xxi, 885 p. : 삽도 ; 25 cm.

총서명  

제이펍의 인공지능 시리즈 Jpub's A.I series ; 13

General Note  

설명적 각주 수록

서지주기  

참고문헌(p. 803-867)과 색인 수록

Index Term-Uncontrolled  

2019년 대한민국학술원 선정 우수학술도서

Added Entry-Personal Name  

Machine learning

Added Entry-Personal Name  

Bengio, Yoshua

Added Entry-Personal Name  

Courville, Aaron

Series Added Entry-Uniform Title  

류광

기타저자  

제이펍의 인공지능 시리즈

기타저자  

굿펠로, 이안

기타저자  

벤지오, 요슈아

Control Number  

kpcl:229819

책소개  

심층 학습의 다양한 주제를 소개하는 『심층 학습』. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 사람(컴퓨터 운영자)이 일일이 지정할 필요가 없다. 그리고 개념들의 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 계통구조의 그래프는 다수의 층으로 이루어진 ‘심층’ 구조를 가질 수 있다.

이 책은 우선 심층 학습과 관련된 선형대수, 확률론, 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 여러 주요 개념을 소개한다. 그런 다음에는 심층 순방향 신경망, 정칙화, 최적화 알고리즘, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등등 업계 실무자들이 사용하는 여러 심층 학습 기법들을 설명하고, 현실적인 심층 학습 실천 방법론도 소개한다.

또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 시각, 온라인 추천 시스템, 생물정보학, 비디오 게임을 위해 심층 학습을 응용하는 방법들도 개괄한다. 마지막으로는 연구의 관점에서 심층 학습을 살펴보는데, 이를테면 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법 같은 이론 연구 주제들을 소개한다.