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지은이 : 오제키 마사유키
1982년 출생2004년 도쿄공업대학이학부 물리학과 졸업2004년 순다이예비학교물리과 비상근 강사2006년 도쿄공업대학대학원 이공학연구과 물성물리학 전공 수사과정 수료2008년 도쿄공업대학대학원 이공학연구과 물성물리학 전공 박사과정조기 수료2008년 도쿄공업대학산학관 연계연구원2010년 교토대학대학원 정보학연구과 시스템과학 전공 조교2011년 로마대학물리학과 프로젝트 연구원현재 도호쿠대학대학원 정보과학연구과 정보기초과학 전공/교수 도쿄공업대학 과학기술창성연구원/교수 주식회사 시그마아이 대표이사전문 분야는 통계역학, 양자역학, 머신러닝
제1장 마법 거울과의 만남
1-1 신비한 언어 파이썬?
1-2 고대 문명과 마법 거울
1-3 깊은 숲속에서
1-4 마법의 의식
1-5 난수 발생시키기
1-6 그래프로 결과 표시하기
1-7 두 종류의 다른 데이터
<왕비님의 학습 노트 1> 두 종류의 데이터를 준비한다
제2장 머신러닝의 발견
2-1 신경망 구축하기
2-2 신경망의 학습
2-3 수행 성과 살펴보기
2-4 신경망의 한계
<왕비님의 학습 노트 2> 신경망을 만든다
제3장 추억의 붓꽃
3-1 붓꽃 데이터 읽어들이기
3-2 붓꽃 데이터 식별하기
3-3 신경망이 깨어날 때
3-4 비선형 변환 때문에 빽빽해?
3-5 학습의 정체기
<왕비님의 학습 노트 3> 붓꽃의 식별
제4장 이미지 데이터의 학습
4-1 손글씨 인식하기
4-2 현대의 난쟁이들
4-3 자작 마법 모으기
4-4 패션 식별에 도전하기
<왕비님의 학습 노트 4> 자작 함수로 정리한 신경망
제5장 미래의 예측
5-1 패션 식별에 도전하기
5-2 어떤 비선형 변환이 좋을까?
5-3 심층 신경망
5-4 시계열 분석에 도전하기
5-5 거래 데이터 예측하기
<왕비님의 학습 노트 5> 주가를 예측하는 신경망
제6장 심층 학습의 비밀
6-1 일반 물체 인식에 도전하기
6-2 합성곱 신경망
6-3 확률 경사법의 등장
6-4 더 깊은 네트워크를 만들기 위해
6-5 일반화 성능을 끌어올리기 위한 연구
6-6 편리한 신경망 구축하기
6-7 합성곱 신경망을 반대로?
<왕비님의 학습 노트 6> 합성곱 신경망
제7장 적대적 생성 네트워크
7-1 자신의 데이터셋 준비하기
7-2 가짜를 만드는 생성 네트워크
7-3 백설공주와의 이별
7-4 왕비님과의 만남
왕궁 도서관 추천 도서(참고 문헌)
백설공주가 마지막으로 건 마법 주문
도서 DB 제공 - 알라딘 인터넷서점 (www.aladin.co.kr)