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(엑셀로 배우는) 딥러닝 : AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문 (9회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
涌井良幸 涌井貞美, 저 권기태, 역
서명 / 저자사항
(엑셀로 배우는) 딥러닝 : AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문 / 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 공 지음 ; 권기태 옮김
발행사항
서울 :   BM 성안당,   2018  
형태사항
208 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
원표제
Excelでわかるディープラーニング超入門
ISBN
9788931555738
일반주기
부록: A. 훈련 데이터(1), B. 훈련 데이터(2), C. 해 찾기의 설치 방법 외  
서지주기
색인수록
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No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2018z40 등록번호 121249898 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z40 등록번호 151344936 도서상태 대출중 반납예정일 2021-08-02 예약 예약가능 R 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2018z40 등록번호 151344936 도서상태 대출중 반납예정일 2021-08-02 예약 예약가능 R 서비스

컨텐츠정보

책소개

엑셀로 대화하고 차근차근 이해하는 딥러닝 첫 입문서. 하나의 숫자 이미지를 대상으로 합성곱 신경망이 ‘1’인가 ‘2’인가 판단을 내리는 워크시트의 예라든가, 테스트용 필기체 문자를 O, X 판단을 내리는 워크시트 등 딥러닝의 첫발을 내딛는 독자에게 도움 되는 예제가 다수 수록되어 있다.

특히 이 책의 예제 워크시트는 역자인 권기태 교수가 직접 워크시트를 제작하여 검증을 거쳤으며, (주)성안당 자료실-자료실에서 다운로드 가능하도록 제공하였다. 지난 겨울 일본 방문 시 원서를 발견하고 번역판을 내고 싶었다는 권기태 교수는 원서의 오류도 일부 수정하여 출간될 수 있도록 세심한 정성을 기울였다.

어려운 딥러닝은 저리가라~ 엑셀로 대화하고 차근차근 이해하는 딥러닝 첫 입문서!
합성곱 신경망의 판단 엑셀 워크시트의 예 다수 수록!

AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문
엑셀로 배우는 딥러닝


엑셀의 매크로 기능은 약 20여 년 전부터도 인공지능의 구현 사례와도 같았다. 수만 건의 통신사의 무료 아이디를 제 칸에 자동으로 스스로 위치 이동하면서 처리하는 기능은 편리하고 놀라왔다. 또 수만 건의 독자엽서를 통계를 내 정확한 편집 반영의 도구로 사용하는데 엑셀만한 툴도 없었다. 딥러닝을 C++이나 파이썬으로 배우는 것보다 생활 속의 필수 툴이 된 엑셀로 배운다면 더 쉽게 접근할 수 있고 어울리는 그림이 될 것으로 생각되는 이유이다.
역자인 권기태 교수는 역자 서문을 통해 이 책에 대해 “텐서플로, 파이썬, R, C++ 등 전문 도구나 프로그래밍 언어로만 가능했던 딥러닝(Deep Learning, 심층학습)을 의인화된 예와 엑셀을 이용하여 놀랍도록 쉽게 설명하고 있다.”라고 소개한다.
특히 저자인 와쿠이 요시유키 씨와 와쿠이 사다미 씨는 전문 과학서적 저술가로 국내외에서 대중적인 인지도가 높다. 저자들은 이 책에서 ‘합성곱 신경망’은 인공 뉴런으로 구성되지만 뉴런 하나하나를 엑셀의 셀 하나하나와 바꿀 수 있다고 설명한다. 또 이 책에서는 딥러닝을 구체적으로 소개하지만 지도 학습(Supervised Learning)만을 고려한다고 선을 긋는다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)이나 강화 학습(Reinforcement Learning)은 입문편에서 다루기에는 높은 수준이라는 것이다. 또, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 주로 고려한다.
실제로 딥러닝 개론서를 살펴보면 높은 수준의 통계나 수학적 지식을 요구하는 경우가 많은데 이 책은 엑셀 실행 예를 들어 전혀 어렵지 않다. 하나의 숫자 이미지를 대상으로 합성곱 신경망이 ‘1’인가 ‘2’인가 판단을 내리는 워크시트의 예라든가, 테스트용 필기체 문자를 O, X 판단을 내리는 워크시트 등 딥러닝의 첫발을 내딛는 독자에게 도움 되는 예제가 다수 수록되어 있다. 특히 이 책의 예제 워크시트는 역자인 권기태 교수가 직접 워크시트를 제작하여 검증을 거쳤으며, (주)성안당 자료실-자료실에서 다운로드 가능하도록 제공하였다. 지난 겨울 일본 방문 시 원서를 발견하고 번역판을 내고 싶었다는 권기태 교수는 원서의 오류도 일부 수정하여 출간될 수 있도록 세심한 정성을 기울였다.
딥러닝이나 머신러닝, 인공지능이 뭔지 궁금한데 어떻게 첫 단추를 끼워야할지 모르겠다는 분들의 도움닫기에 큰 역할을 할 책으로 추천할 만하다.


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.

권기태(옮긴이)

서울대학교 계산통계학과 졸업. 동 대학원에서 전산학 전공으로 이학석사 및 이학박사 학위를 취득했다. 현재 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다. 주요 저서 및 역서 • <프로그래밍 언어론>, 홍릉과학출판사(2010) • <소프트웨어공학(제10판)>, 한티미디어(2016) • <엑셀로 배우는 딥러닝>, 성안당(2018) • <성공과 실패를 결정하는 1%의 프로그래밍 작동 원리>, 성안당(2019) • <누구나 파이썬 통계분석>, 한빛아카데미(2020) • <현장에서 사용할 수 있는 앙케트 분석 입문>, 성안당(2020) • , 한빛아카데미(2020) • <엑셀로 배우는 순환 신경망·강화학습 초(超)입문>, 성안당(2020)

정보제공 : Aladin

목차

저자 서문 
역자 서문 
이 책의 사용 방법 
Excel 샘플 파일 다운로드 방법 

Chapter 01 딥러닝의 시작 
§ 01 간단한 합성곱 신경망의 구조 
§ 02 AI와 딥러닝 

Chapter 02 Excel의 확인과 응용 
§ 01 이용하는 Excel 함수는 단 7개 
§ 02 Excel의 참조형식 
§ 03 Excel 해 찾기 사용 방법 
§ 04 회귀분석과 최적화 문제 

Chapter 03 뉴런 모델 
§ 01 신경 세포의 동작 
§ 02 신경세포의 동작을 수식으로 표현 
§ 03 인공 뉴런과 활성화 함수 
§ 04 계단 함수에서 시그모이드 함수까지 

Chapter 04 신경망의 구조 
§ 01 개괄적인 신경망의 구조 
§ 02 신경망이 필기체 문자를 식별 
§ 03 훈련 데이터에서 신경망의 출력을 산출 
§ 04 정답과 출력의 오차 
§ 05 신경망의 목적함수 
§ 06 신경망의 최적화 
§ 07 최적화된 매개변수를 해석 
§ 08 신경망을 테스트하자 
§ 09 현실의 필기체 문자에 신경망을 응용 

Chapter 05 합성곱 신경망의 구조 
§ 01 개괄적인 합성곱 신경망의 구조 
§ 02 합성곱 신경망이 필기체 숫자를 식별 
§ 03 합성곱 신경망의 입력층 
§ 04 합성곱 신경망을 특징짓는 합성곱층 
§ 05 합성곱 신경망의 풀링층 
§ 06 합성곱 신경망의 출력층 
§ 07 정답과 출력의 오차 
§ 08 합성곱 신경망의 목적함수 
§ 09 합성곱 신경망의 최적화 
§ 10 최적화된 매개변수를 해석 
§ 11 합성곱 신경망을 테스트하자 
§ 12 매개변수에 음수를 허용하면 
§ 13 은닉층의 활성화 함수를 변경 

Appendix 부록 
A 훈련 데이터 (1) 
B 훈련 데이터 (2) 
C 해 찾기의 설치 방법 
D 패턴 유사도의 수식 표현 

Index 색인

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