CHAPTER 01 인공 지능 딥러닝의 이해
01 _ 인공 신경망의 이해
01-1 인공 신경망이란?
인공 신경망으로 할 수 있는 일들
인공 신경망의 구조
01-2 인공 신경망의 학습 방법
지도 학습
비지도 학습
강화 학습
01-3 인공 신경 살펴보기
인공 신경과 생물학적 신경
인공 신경 내부 살펴보기
인공 신경 함수 수식
02 _ 딥러닝 맛보기
02-1 Hello 딥러닝
02-2 머신 러닝은 무엇일까요
02-3 구글 코랩 개발 환경 구성하기
02-4 기존 방식의 함수 정의와 사용
함수 정의하고 사용해 보기
02-5 머신러닝 방식의 신경망 함수 생성과 사용
02-6 축하합니다!
03 _ 인공 신경망과 근사 함수
03-1 2차 함수 근사해 보기
2차 함수 그리기
실제 데이터 생성하기
훈련, 실험 데이터 분리하기
인공 신경망 구성하기
인공 신경망 학습시키기
03-2 5차 함수 근사해 보기
03-3 다양한 함수 근사해 보기
분수 함수 근사해 보기
sin 함수 근사해 보기
tanh 함수 근사해 보기
e 함수 근사해 보기
sigmoid 함수 근사해 보기
로그함수 근사해 보기
제곱근함수 근사해 보기
ReLU 함수 근사해 보기
leaky ReLU 함수 근사해 보기
blink 함수 근사해 보기
fading 함수 근사해 보기
CHAPTER 02 파이썬 인공지능(A.I. 키트 시작하기
01 _ 인파이썬 인공지능(A.I. 키트 살펴보기
01-1 라즈베리파이 피코 살펴보기
라즈베리파이 피코 사양 살펴보기
01-2 Reaspberry Pi Pico A.I. KIT 살펴보기
라즈베리파이 피코 장착
LCD 장착
01-3 Raspberry Pi Pico A.I. KIT 핀 살펴보기
02 _ 파이썬 인공지능 개발 환경 구성하기
02-1 마이크로 파이썬 이미지 설치하기
02-2 Thonny IDE 설치하기
02-3 파이썬 실습 환경 설정하기
마이크로 파이썬 쉘 실행하기
마이크로 파
≪인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코≫ 책을 통해서 다음과 같은 4가지 주요 기술을 습득하게 됩니다.
첫 번째, 파이썬 언어를 공부하고 활용할 수 있게 됩니다.
두 번째 인공지능의 딥러닝 알고리즘을 직접 구현해보고 활용할 수 있게 됩니다.
세 번째 텐서플로우를 활용하여 인공지능 프로그램을 작성할 줄 알게 됩니다.
네 번째 라즈베리파이 피코를 이용하여 하드웨어를 제어할 수 있게 됩니다.
라즈베리파이 피코 상에서 코딩과 제어 그리고 중학교 수준의 수학으로 인공지능 딥러닝 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 다음과 같이 구성하였습니다.
Chapter 01에서는 인공지능의 딥러닝을 이해해 봅니다.
첫 번째, 딥러닝의 핵심인 인공 신경망이 무엇인지 알아보고, 딥러닝에 대해 어떤 학습 방법이 있는지 살펴보고, 생물학적 신경과 비교해 보며 딥러닝의 인공 신경망을 이해해 봅니다. 두 번째 딥러닝에 대한 기본 예제를 구글의 코랩과 Keras 라이브러리를 이용해 수행해 보면서 딥러닝을 접해봅니다. 세 번째 중고등학교 때 배웠던 기본적인 함수를 딥러닝의 인공 신경망으로 구현해 보면서 딥러닝의 인공 신경망과 함수의 관계를 이해해 봅니다.
Chapter 02에서는 파이썬 인공지능(A.I. 키트를 살펴보고, 파이썬 인공지능 개발 환경을 구성하고, 라즈베리파이 피코 용 파이썬이 제공하는 패키지를 이용하여 파이썬 인공지능(A.I. 키트 상에 있는 LED, 버튼, 부저, 빛 센서, RGB 네오픽셀, RGB LCD 등의 하드웨어를 제어해 봅니다.
Chapter 03에서는 파이썬을 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다.
첫 번째, DNN 라이브러리를 이용하여 2차 함수를 라즈베리파이 피코 상에서 근사해 봅니다. 두 번째, 딥러닝의 단일 인공 신경 알고리즘을 살펴보고 구현해 봅니다. 이 과정에서 순전파, 목표 값, 평균값 오차, 역전파 오차, 오차 역전파, 학습률, 경사 하강법, 인공 신경망 학습 등에 대한 용어를 정리
