Thanks to Professor Park Hae-seon, I was able to get started with deep learning~!

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This lecture guides readers to deep learning with the most appropriate pace and straight direction, one step from concept to formula and one step from coding. In addition, there are over 100 graphs, illustrations, and diagrams, so you can easily and quickly accept abstract concepts. Another unique feature of this lecture is that you can start practicing right away by simply accessing a web browser without installing a program. 

After comfortably understanding the theory, you can directly code and conquer four representative deep learning problems with your eyes, so it is not lacking as a textbook for deep learning. The concepts or terms that you must go over are reviewed twice in the ‘Wait! Let’s move on to the next’ corner in the middle of the text and the ‘Memory Card’ corner at the end of the chapter to increase the learning effect. Let’s quickly overcome deep learning head-on with ‘Do it! Introduction to Deep Learning.’

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Do It! Introduction to Deep Learning

이 강의는 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 강의만의 특징이다.

편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 『Do it! 딥러닝 입문』과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.

박해선

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

딥러닝

Machine Learning(ML)

머신러닝

Artificial Neural Network

인공신경망

Do It! 딥러닝 입문

1장 딥러닝을 소개합니다

2장 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다

3장 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치 예측

4장 분류하는 뉴런을 만듭니다 - 이진 분류

5장 훈련 노하우를 배웁니다

6장 2개의 층을 연결합니다 - 다층 신경망

7장 여러 개를 분류합니다 - 다중 분류

8장 이미지를 분류합니다 - 합성곱 신경망

9장 텍스트를 분류합니다 - 순환 신경망