(서적) 인공신경두뇌망이란 무엇인가?

설명

<MiniClass> 시리즈는 강의 내용의 수준과 용도에 따라 “Welcome”, “Professional”, “Master”로 구분됩니다. “Welcome” 은 입문자들을 위한 컨텐츠 위주로 구성되며,  “Professional”은 실무에 바로 활용하실 수 있는 컨텐츠로 구성됩니다. 그리고, “Master” 는 첨단 이슈 및 고급 이론에 대한 해설을 주로 다루고 있습니다.
개별 강좌는 10회분 내외로 짧게 구성하여 금융공학이나 4차산업혁명 관련 배경지식을 부담없이 접하실 수 있도록 준비하였습니다. 많은 이용을 부탁드립니다.모든 동영상은 고화질로 촬영되어 있으므로 PC로 시청하실 경우 큰화면 보기로 확대하여 보시길 추천드립니다.  특히 프로그래밍 실습 강의일 경우 화면을 확대하시면 작은 글씨가 더욱 더 또렷하게 보입니다. 동영상 시청시에 가급적 이어폰이나 헤드폰을 사용하시고 컴퓨터 자체의 음량을 중간 이상으로 올려 주시길 바랍니다. 강의에 집중하실 수 있도록 헤드폰 사용 기준으로 녹음되있습니다.  따라서,  스피커를 사용하시면 소리가 너무 작게 들려 불편하실 수 있습니다.강의 교재는 PPT자료, 소스코드, 실습용 데이터, 참고자료 등으로 구성되어 있습니다. 구입하시면  압축파일 형태로 이메일을 통해 보내드립니다. 구입 전에 회원등록정보의 이메일 주소를 확인하시어 최신 주소로 수정하여 주시길 바랍니다.

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인공신경두뇌망(Artificial Neural Networks) 모형은 알파고 탄생의 주역인 Deep Learning 모형의 기반이 되는 모형이다. 인공신경두뇌망 모형을 오류 역전사 알고리듬(error back-propagation)을 통해 훈련시키면 입출력간에 존재하는 거의 모든 함수관계를 추정할수 있다는 점이 수리적으로 증명됨으로써 인공지능 발전 역사에 큰 기여를 했다. 최근에 인공지능이 다시 부상하게 된 데에는 인공신경두뇌망 모형의 한계를 극복할 수 있게 한 심층신경망 모형이 큰 역할을 했다.

“인공신경두뇌망이란 무엇인가?”에서는 인간의 두뇌 작동 기제를 인공신경망이 어떻게 모방할 수 있는지 이론적 근거를 자세히 살펴보고 R을 이용하여 인공신경두뇌망 모형을 구축하여 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 살펴본다.