설명
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville이 저술한 Deep Learning 교재는 머신러닝 및 딥러닝 분야에 입문하려는 사람들을 위한 기초 자료로 활용됩니다. 책의 전체 온라인 버전은 무료로 접근 가능하여 학생과 실무자 모두에게 폭넓은 이용 기회를 제공합니다. 실물 책을 선호하는 분들은 Amazon을 통해 주문할 수 있습니다.
교재는 세 부분으로 구성되어 있으며, 선형 대수, 확률, 정보 이론, 수치 계산 및 핵심 머신러닝 개념을 포함한 필수 응용 수학 및 머신러닝 기본으로 시작합니다. 파트 II는 피드포워드 네트워크, 정규화, 최적화, 컨볼루션 네트워크, 시퀀스 모델링, 실용적인 방법론 및 응용을 다루는 최신 실용 딥 네트워크를 탐구합니다.
파트 III는 선형 요인 모델, 오토인코더, 표현 학습, 구조화된 확률 모델, 몬테카를로 방법, 근사 추론 및 딥 생성 모델과 같은 주제를 탐구하며 딥러닝 연구에 초점을 맞춥니다. 이러한 포괄적인 내용은 빠르게 발전하는 딥러닝 분야에 대한 이론적 지식과 실용적인 통찰력을 모두 독자들에게 제공하는 것을 목표로 합니다.
저자들은 책 인용을 위한 자료, 즉 bibtex 항목 및 LaTeX 템플릿 파일을 제공합니다. 또한 PDF 가용성(출판사 계약으로 인해 제한됨) 및 웹 버전의 HTML 형식에 대한 근거와 같은 일반적인 질문에 답변하기 위한 FAQ 섹션을 유지 관리합니다. 피드백 및 오타 수정 제안은 feedback@deeplearningbook.org로 이메일을 통해 환영하지만, 책이 완성되어 인쇄되었으므로 주요 변경 사항은 예상되지 않습니다.
대상 독자에는 컴퓨터 과학, 인공 지능 또는 관련 분야 학위 취득 학생뿐만 아니라 딥러닝 기술에 대한 이해를 심화하려는 연구원 및 업계 전문가가 포함됩니다. 책의 상세한 설명과 폭넓은 범위는 머신러닝 개발 및 응용에 관련된 모든 사람에게 귀중한 참고 자료가 됩니다.
도서 정보
딥러닝 이론 및 실습에 대한 포괄적인 내용
기초 수학 및 머신러닝 기본 포함
최신 딥 네트워크 및 연구 주제에 대한 상세 섹션
온라인 버전 무료 제공
Amazon에서 실물 책 구매 가능
주요 연구자: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 저술
인용을 위한 bibtex 항목 제공
LaTeX 템플릿 파일 제공
FAQ 섹션 포함
오류 및 알려진 문제점 문서화
피드백 및 제안을 위한 이메일 주소 제공
이 책의 대상 독자
- 학술 연구
- 전문성 개발
- 연구 참고 자료
- 자기 주도 학습
- 실제 구현
