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(처음 배우는) 딥러닝 수학 : 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본 (65회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
涌井良幸, 1950- 涌井貞美, 1952-, 저 박광수, 역
서명 / 저자사항
(처음 배우는) 딥러닝 수학 : 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본 / 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 지음 ; 박광수 옮김
발행사항
서울 :   한빛미디어,   2018  
형태사항
268 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
원표제
ディープラーニングがわかる数学入門 : 数学で読み解くディープラーニング!人工知能(AI)のしくみがドンドンわかる!見えてくる!
ISBN
9791162240441
일반주기
부록: A. 학습 데이터 1, B. 학습 데이터 2, C. 패턴 유사도를 수식으로 표현하기  
색인수록  
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246 3 ▼a Dīpu rāningu ga wakaru sūgaku nyūmon : ▼b sūgaku de yomitoku dīpu rāningu jinkō chinō ēai no shikumi ga dondon wakaru miete kuru
246 3 ▼a Sūgaku nyūmon
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 121243560 도서상태 대출중 반납예정일 예약 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 121246105 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 131052863 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-05 예약 예약가능 R 서비스
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 151340564 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 121243560 도서상태 대출중 반납예정일 예약 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 121246105 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 131052863 도서상태 대출중 반납예정일 2021-10-05 예약 예약가능 R 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z2 등록번호 151340564 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

딥러닝 관련 서비스를 개발하거나 딥러닝 기초 이론에 관심 있는 사람이 신경망 기반의 딥러닝 수학 이론을 쉽게 이해할 수 있도록 도와준다. 고등학생도 이해할 수 있는 수식 및 다양한 그림을 이용해 신경망의 동작 원리부터 딥러닝에 주로 사용하는 경사하강법과 오차역전파법의 원리를 친절하게 설명한다. 또한 엑셀 파일을 간단히 조작해 설명한 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 했다.

고등학교 수학으로 살펴보는 딥러닝 개념

딥러닝 모델의 바탕은 수학입니다. 따라서 수학 전공자 수준만큼은 아니더라도 딥러닝에서 사용하는 수학 이론의 큰 그림을 이해해야 실제 딥러닝 모델을 제대로 설계해서 개발할 수 있습니다.

이 책은 신경망을 구현하는 데 사용하는 수학 이론을 그림 중심으로 설명합니다. 또한 엑셀을 이용해 수학 이론의 구현 결과를 살펴볼 수 있습니다. 딥러닝 관련 라이브러리를 사용해본 경험은 있지만, 수학에 바탕을 둔 딥러닝 모델 구현을 어려워한다면 이 책을 읽고 원하는 딥러닝 모델을 구현하는 토대를 쌓기 바랍니다.

수포자도 부담 없이 살펴볼 수 있는 딥러닝 수학 입문
딥러닝 관련 자료를 읽다가 수학에 관한 두려움을 갖게 된 사람이 많습니다. 지금은 거의 잊었던 각종 수학 이론이 생소한 기호로 표현되면서 외계어처럼 다가오기 때문인지도 모릅니다. 하지만 한정된 지면에 다양한 개념을 함축적으로 표현하려다 보니 어렵게 느껴질 뿐입니다. 설명 방식을 조금만 달리한다면 충분히 알 수 있는 내용입니다.

이 책은 딥러닝 관련 서비스를 개발하거나 딥러닝 기초 이론에 관심 있는 사람이 신경망 기반의 딥러닝 수학 이론을 쉽게 이해할 수 있도록 쓴 책입니다. 고등학생도 이해할 수 있는 수식 및 다양한 그림을 이용해 신경망의 동작 원리부터 딥러닝에 주로 사용하는 경사하강법과 오차역전파법의 원리를 친절하게 설명합니다. 또한 엑셀 파일을 간단히 조작해 설명한 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 했습니다. 평소에 수학이 어렵다고 느껴져서 딥러닝 공부를 포기한 경험이 있거나 딥러닝의 기초를 처음부터 탄탄하게 다지고 싶다면 이 책으로 두려움을 이겨내길 바랍니다.

★ 이 책의 특징
1. 숫자 이미지를 식별하면서 신경망 이해합니다

숫자 이미지를 식별하는 예를 이용해 신경망의 원리를 설명합니다. 다양한 그림과 비유를 이용해 이해하기 쉽도록 구성했습니다.

2. 수학을 잊은 분들께 친절하게 설명합니다
수학을 잊었더라도 걱정할 필요가 없습니다. 수열, 행렬, 벡터, 미분, 편미분, 경사하강법 등 신경망에서 사용하는 수학 이론을 친절하게 설명합니다.

3. 엑셀을 이용한 신경망 주요 수학 이론을 계산합니다
미리 준비한 엑셀 예제를 이용해 실제 신경망의 계산을 살펴봅니다. 엑셀을 몰라도 이 책에서 제시하는 대로만 잘 따라 하면 신경망의 동작 방식을 엿볼 수 있습니다. 어려운 함수나 기능을 사용하지 않고도 계산할 수 있습니다.

대상 독자
- 딥러닝과 신경망을 처음 공부하는 입문자
- 딥러닝 관련 개발을 공부한 후 한 단계 레벨업하려는 개발자


정보제공 : Aladin

저자소개

와쿠이 요시유키(지은이)

도쿄 도에서 태어나 도쿄교육대학교(현재의 쓰쿠바대학교) 이학부 수학과를 졸업한 뒤 치바현립고등학교에서 학생들을 가르쳤다. 현재는 수학이나 과학 관련 서적을 집필하는 작가로 활동 중이다. 한국에 소개된 책으로는 《그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학》, 《비주얼 고교수학대전》, 《쉽게 이해하는 통계학》, 《법칙, 원리, 공식을 쉽게 정리한 수학 사전》 등 통계와 수학에 관한 서적이 다수이며, 《과학 잡학사전》 등 과학 관련 서적도 있다.

와쿠이 사다미(지은이)

1952년 도쿄에서 태어나 도쿄대학 이학계 연구과 석사과정을 수료 후, 가나가와 현립고등학교에서 교사로 지내다가, 현재 과학 전문작가로 활동 중이다. 저서로 『의미를 아는 통계해석』, 『다변량해석을 안다』, 『Excel로 알 수 있는 베이즈 통계 입문』, 『곤란할 때 퍼스콤 문자해결사전』, 『생활의 과학을 아는 책』, 『퍼스콤으로 노는 수학실험』 등이 있다.

박광수(옮긴이)

'아크몬드'라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 2007년부터 2019년까지 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했다. 윈도우 11 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하며 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다. 번역서로 『처음 배우는 딥러닝 수학』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서』, 『파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서』(이상 한빛미디어) 등이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

Chapter 1 신경망의 동작 방식 
__01 신경망과 딥러닝 
__02 뉴런 활동의 수학적 표현 
__03 뉴런의 활동을 일반화하는 활성화 함수 
__04 신경망 
__05 악마가 설명하는 신경망 구조 
__06 악마의 활동과 신경망의 연관 관계 
__07 스스로 학습하는 신경망 

Chapter 2 신경망을 위한 수학 기초 
__01 신경망의 필수 함수 
__02 신경망의 이해를 돕는 수열과 점화식 
__03 신경망에서 많이 사용하는 시그마 기호 
__04 신경망의 이해를 돕는 벡터 
__05 신경망의 이해를 돕는 행렬 
__06 신경망을 위한 미분의 기본 
__07 신경망을 위한 편미분의 기본 
__08 연쇄법칙 
__09 다변수 함수의 근사식 
__10 경사하강법의 의미와 식 
__11 엑셀로 경사하강법 살펴보기 
__12 최적화 문제 및 회귀분석 

Chapter 3 신경망 최적화 
__01 신경망의 파라미터와 변수 
__02 신경망 변수의 관계식 
__03 학습 데이터와 정답 데이터 
__04 신경망의 비용함수 
__05 엑셀로 신경망의 가중치와 편향 결정하기 

Chapter 4 신경망과 오차역전파법 
__01 경사하강법 다시 살펴보기 
__02 유닛의 오차 
__03 신경망과 오차역전파법 
__04 엑셀로 신경망의 오차역전파법 체험하기 

Chapter 5 딥러닝과 합성곱 신경망 
__01 악마가 설명하는 합성곱 신경망의 구조 
__02 소악마의 활동과 합성곱 신경망의 연관 관계 
__03 합성곱 신경망 변수의 관계식 
__04 엑셀로 합성곱 신경망 살펴보기 
__05 합성곱 신경망과 오차역전파법 
__06 엑셀로 합성곱 신경망의 오차역전파법 살펴보기 

Appendix 부록 
__A 학습 데이터 1 
__B 학습 데이터 2 
__C 패턴 유사도를 수식으로 표현하기 

7. 관련 서적 (제목 + ISBN) 

●	밑바닥부터 시작하는 딥러닝 9788968484636 
●	딥러닝 첫걸음 9788968487323 
●	신경망 첫걸음 9788968483509

관련분야 신착자료

Cartwright, Hugh M. (2021)
한국소프트웨어기술인협회. 빅데이터전략연구소 (2021)