이 도서는 현재까지 가장 핫(hot)한 인공지능 프레임워크인 구글의 텐서플로우(Tensorflow) 2.x 버전으로 작성하였습니다. 구글은 텐서플로우 1.0이 나온 지 4년만에 대폭적으로 프레임워크를 수정하였습니다. 이에 따라 2.x 버전에 가장 충실하도록 교재를 작성했습니다. 교재의 완성도를 위해 먼저 가(假)출판된 교재로 1학기 수업을 진행하면서 교재의 오류를 수정했습니다. 교재의 완성도를 높이기 위해 모르모트가 되어준 인공지능 수업 수강생들에게 감사와 미안한 마음을 같이 전합니다
이 교재는 이론을 설명하고 코드를 직접 실습해보도록 구성되어 있으므로 15주 강의로 적절하게 배분해서 수업을 진행하면 됩니다. 교재의 내용은 많은 학생들이 중도에 포기하지 않고 인공지능에 흥미를 끌 수 있도록 최대한 쉽게 (?) 작성했습니다. 부디 이 교재가 더 많은 학생이 깊이 있는 인공지능을 공부시작할 수 있도록 만드는 마술피리가 되었으면 합니다.
부록 1에는 수학을 좋아할지도 모르는 학생들을 위해 오류 역전파 알고리즘에 대한 자세한 수식 전개 과정을 기술하였습니다. 부록 2에서는 요즘 유행하는 플립 러닝(Flipped learning)을 위한 실습문제를 담았습니다. 교수자의 경우 학생들에게 실습문제로 제시하면 좋을 것입니다. 개인적으로 공부하는 학습자도 시간을 제한시켜놓고 빠르게 문제를 풀어보도록 추천합니다.
CHAPTER 1 인공지능 기본 개념
CHAPTER 2 텐서플로우 환경 구축하기
CHAPTER 3 텐서플로우 기초학습
CHAPTER 4 회귀분석(Regression analysis)
CHAPTER 5 인공신경망의 기초
CHAPTER 6 Convolutional Neural Network
CHAPTER 7 순환 신경망(Recurrent Neural Network)
CHAPTER 8 대립생성 네트워크(Generative Adversarial Network)
부록