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이름:윤성진

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2024년 7월 <파이썬으로 구현하는 로보어드바이저>

윤성진

KAIST 전산학과에서 컴퓨터 그래픽스를 전공했으며 LG전자 전자기술원, 티맥스소프트, 액센츄어 등에서 소프트웨어 연구 개발, 미들웨어 및 모듈형 로봇 플랫폼 제품 기획 업무를 수행했다. 인공지능 전문가로서 한국외국어대학교에서 딥러닝, 자료 구조, 데이터 마이닝 등을 가르쳤다. 인공지능연구원에서 연구소장으로서 AI 솔루션 연구 개발을 총괄하면서 서울과학종합대학원대학교 AI첨단대학원 겸직 교수를 역임하고 있다.  

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저자의 말

<신경망 설계 2/e> - 2018년 9월  더보기

대부분의 머신 러닝 입문자들은 현재 머신 러닝 기법 중 가장 성능이 좋고 광범위하게 적용할 수 있는 딥러닝으로 입문할 것이다. 딥러닝을 공부하다 보면 DNN, CNN, RNN 같은 신경망이 어떤 배경으로 탄생하고 발전해왔는지 궁금해지는데, 이 책은 그런 궁금증을 해소해줄 뿐만 아니라 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 하는 데 도움을 줄 수 있다. 인간이 자신의 뇌와 신경망을 직접 들여다보고 이해하기 시작한 것은 불과 100년 전이다. 19세기 말에 생체 신경망의 연구가 본격적으로 시작됐고, 그 후 얼마 지나지 않아 사람들은 기계로 생체 신경망을 모방하면 인간 수준의 추론을 할 수 있으리란 믿음으로 인공 신경망을 연구하기 시작했다. 1940년대에 인공 신경망의 역사가 시작됐으니, 그 역사는 컴퓨터의 역사와 비교해봐도 결코 짧다고 할 수 없다. 지난 70여 년 동안 인간 수준의 인공 신경망을 만들기 위해 수많은 노력이 있었으며, 그 안에서 다양한 형태의 신경망이 나타나고 발전해왔다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다. 이 책은 신경망 이론 입문서로서 전 세계 독자들에게 많은 사랑을 받고 있으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다. 이는 다음과 같은 차별화된 특징들 때문이다. 1. 신경망 이론의 수학적 이해를 돕기 위해 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있다. 2. 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 아주 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있다 3. 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해하게 해준다. 모쪼록 이 책이 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있는 기회를 독자들에게 제공할 수 있기를 바란다.

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