HOME > Detail View

Detail View

딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는 (Loan 7 times)

Material type
단행본
Personal Author
赤石雅典 신상재, 역
Title Statement
딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는 / 아카이시 마사노리 지음 ; 신상재 옮김
Publication, Distribution, etc
파주 :   위키북스,   2020  
Physical Medium
xx, 304 p., 접지 [1]장 : 삽화, 도표 ; 25 cm
Series Statement
데이터 사이언스 시리즈 = DS ; 052
Varied Title
最短コ-スでわかるディ-プラ-ニングの数学 : 綴じ込み!最短コ-スマップ
ISBN
9791158391942
General Note
부록: 그리스 문자 목록  
색인수록  
000 00000cam c2200205 c 4500
001 000046023167
005 20200407173804
007 ta
008 200407s2020 ggkad 001c kor
020 ▼a 9791158391942 ▼g 93500
035 ▼a (KERIS)BIB000015547287
040 ▼a 211046 ▼c 211046 ▼d 211009
041 1 ▼a kor ▼h jpn
082 0 4 ▼a 006.31 ▼2 23
085 ▼a 006.31 ▼2 DDCK
090 ▼a 006.31 ▼b 2020z9
100 1 ▼a 赤石雅典
245 1 0 ▼a 딥러닝을 위한 수학 : ▼b 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는 / ▼d 아카이시 마사노리 지음 ; ▼e 신상재 옮김
246 1 9 ▼a 最短コ-スでわかるディ-プラ-ニングの数学 : ▼b 綴じ込み!最短コ-スマップ
246 3 ▼a Saitan kosu de wakaru dipu raningu no sugaku : ▼b tojikomi saitan kosu mappu
260 ▼a 파주 : ▼b 위키북스, ▼c 2020
300 ▼a xx, 304 p., 접지 [1]장 : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 25 cm
440 0 0 ▼a 데이터 사이언스 시리즈 = ▼x DS ; ▼v 052
500 ▼a 부록: 그리스 문자 목록
500 ▼a 색인수록
700 1 ▼a 신상재, ▼e
900 1 0 ▼a 아카이시 마사노리, ▼e
900 1 0 ▼a Akaishi, Masanori, ▼e
945 ▼a KLPA

Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.31 2020z9 Accession No. 121252900 Availability In loan Due Date 2021-10-12 Make a Reservation Available for Reserve(1persons reqested this item) R Service M

Contents information

Book Introduction

미분과 벡터, 행렬과 확률과 같은 딥러닝에 필요한 수학을 고등학교 1학년 수준부터 복습해 나가면서 설명하고 있다. 최단 코스로 익힐 수 있도록 꼭 필요한 수학 개념만 간추려서 설명하고 그것들의 관계를 그림으로 표현했다. 이론으로 배운 수학적 개념은 주피터 노트북에서 실행할 수 있도록 소스코드도 함께 제공한다.

AI의 블랙박스를 열어 보자!

딥러닝의 본질을 이해하는 데 필요한 '수학'을 '최단 코스'로 배울 수 있습니다!
이 책은 미분과 벡터, 행렬과 확률과 같은 딥러닝에 필요한 수학을 고등학교 1학년 수준부터 복습해 나가면서 설명하고 있습니다.
최단 코스로 익힐 수 있도록 꼭 필요한 수학 개념만 간추려서 설명하고 그것들의 관계를 그림으로 표현했습니다.
이론으로 배운 수학적 개념은 주피터 노트북에서 실행할 수 있도록 소스코드도 함께 제공합니다.
이 책을 통해 '딥러닝'의 동작 원리를 직접 체험해보기 바랍니다.


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

아카이시 마사노리(지은이)

1985년 도쿄대학 공학부 계수공학과 졸업. 1987년 동 대학원 석사 과정 수료 후, 일본 IBM에 입사해 도쿄기초연구소에서 수식 처리 시스템 연구 개발에 종사. 1993년 SE 부문으로 이동, 개방형 시스템 인프라 설계 구축 및 애플리케이션 설계를 담당. 2013년 스마터 시티 사업 참여, 2016년 이후 왓슨 사업부 근무. 현재는 왓슨 스튜디오 등 데이터사이언스 계통 제품의 기술 영업에 종사. 교토정보대학원대학교 객원교수. 저서로 《최단 코스로 배우는 딥러닝 수학》(닛케이BP), 《현장에서 바로 쓰는 파이썬 자연언어처리 입문》(쇼에이샤), 《왓슨 스튜디오로 시작하는 머신러닝, 딥러닝》(릭텔레콤) 등이 있다.

신상재(옮긴이)

번역하는 개발자 부산대학교 컴퓨터공학과 졸업 후 IT 회사 삼성SDS에 개발자로 입사했다. 소프트웨어 개발 방법론과 엔지니어링 기법을 책 만드는 데 활용하고 있다. 역서로 『사고법 도감』, 『딥러닝을 위한 수학』, 『비즈니스 프레임워크 도감』, 『인공지능을 위한 수학』, 『1억배 빠른 양자 컴퓨터가 온다』, 『스프링 철저 입문』, 『클라우드 인프라와 API의 구조』, 『TCP/IP 쉽게, 더 쉽게』, 『네트워크 엔지니어의 교과서』, 『XCODE로 배우는 코코아 프로그래밍』, 『OBJECTIVE C』가 있다. https://www.facebook.com/sangjae.shin

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

[1부] 준비편

실습 환경 구성
__소스코드 다운로드
__개인 PC에서 주피터 노트북 사용하기
__아나콘다를 사용하는 경우(윈도우)
__아나콘다를 사용하는 경우(macOS)
__비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 경우
__클라우드에서 주피터 노트북 사용하기
미리 알아두면 좋을 지식
__인공지능 관련 용어의 관계도
__인공지능의 포함 관계
__머신러닝의 포함 관계
이 책에서 사용하는 수학 기호와 그리스 문자

[2부] 도입편

▣ 01장: 머신러닝 입문
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 머신러닝이란?
__1.2.1 머신러닝 모델이란?
__1.2.2 학습 방법
__1.2.3 지도학습에서의 회귀와 분류
__1.2.4 학습 단계와 예측 단계
__1.2.5 손실함수와 경사하강법
1.3 처음으로 만나는 머신러닝 모델
1.4 이 책에서 다루는 머신러닝 모델
1.5 머신러닝과 딥러닝에서 수학이 필요한 이유
1.6 이 책의 구성

[3부] 이론편

▣ 02장: 미분과 적분
2.1 함수
__2.1.1 함수란?
__2.1.2 함수의 그래프
2.2 합성함수와 역함수
__2.2.1 합성함수
__2.2.2 역함수
2.3 극한과 미분
__2.3.1 미분의 정의
__2.3.2 미분과 함숫값의 근사 표현
__2.3.3 접선의 방정식
2.4 극대와 극소
2.5 다항식의 미분
__2.5.1 xn의 미분
__2.5.2 미분의 선형성과 다항식의 미분
__2.5.3 xr의 미분
2.6 곱의 미분
2.7 합성함수와 역함수의 미분
__2.7.1 합성함수의 미분
__2.7.2 역함수의 미분
2.8 몫의 미분
2.9 적분

▣ 03장: 벡터와 행렬
3.1 벡터
3.1.1 벡터란?
__3.1.2 벡터의 표기 방법
__3.1.3 벡터의 성분 표시
__3.1.4 다차원으로 확장
__3.1.5 벡터 성분의 표기 방법
3.2 덧셈, 뺄셈, 스칼라배
__3.2.1 벡터의 덧셈
__3.2.2 벡터의 뺄셈
__3.2.3 벡터의 스칼라배
3.3 길이와 거리
__3.3.1 벡터의 길이
__3.3.2 Σ 기호의 의미
__3.3.3 벡터 간의 거리
3.4 삼각함수
__3.4.1 삼각비
__3.4.2 삼각함수
__3.4.3 삼각함수의 그래프
__3.4.4 직각삼각형의 변을 삼각함수로 표현하기
3.5 내적
__3.5.1 절댓값과 내적의 정의
__3.5.2 벡터 성분과 내적의 공식
3.6 코사인 유사도
__3.6.1 코사인 유사도
3.7 행렬과 행렬 연산
__3.7.1 1 출력 노드의 내적 표현
__3.7.1 3 출력 노드의 행렬곱 표현

▣ 04장: 다변수함수의 미분
4.1 다변수함수
4.2 편미분
4.3 전미분
4.4 전미분과 합성함수
4.5 경사하강법

▣ 05장: 지수함수와 로그함수
5.1 지수함수
__5.1.1 거듭제곱의 정의와 법칙
__5.1.2 거듭제곱의 확장
__5.1.3 함수로의 확장
5.2 로그함수
5.3 로그함수의 미분
5.4 지수함수의 미분
5.5 시그모이드 함수
5.6 소프트맥스 함수

▣ 06장: 확률과 통계
6.1 확률변수와 확률분포
6.2 확률밀도함수와 확률분포함수
6.3 가능도함수와 최대가능도 추정

[4부] 실습편

▣ 07장: 선형회귀 모델
7.1 손실함수의 편미분과 경사하강법
7.2 예제 개요
7.3 학습 데이터의 표기 방법
7.4 경사하강법의 접근법
7.5 예측 모델
7.6 손실함수
7.7 손실함수의 미분 계산
7.8 경사하강법의 적용
7.9 프로그램 구현
7.10 다중회귀 모델로의 확장

▣ 08장: 로지스틱 회귀 모델 (이진 분류)
8.1 예제 개요
8.2 회귀 모델과 분류 모델의 차이
8.3 예측 모델
8.4 손실함수(교차 엔트로피 함수)
8.5 손실함수의 미분 계산
8.6 경사하강법의 적용
8.7 프로그램 구현

▣ 09장: 로지스틱 회귀 모델 (다중 클래스 분류)
9.1 예제 개요
9.2 모델의 기본 개념
9.3 가중치 행렬
9.4 소프트맥스 함수
9.5 손실함수
9.6 손실함수의 미분 계산
9.7 경사하강법의 적용
9.8 프로그램 구현

▣ 10장: 딥러닝 모델
10.1 예제 개요
10.2 모델 구성과 예측함수
10.3 손실함수
10.4 손실함수의 미분 계산
10.5 오차역전파
10.6 경사하강법의 적용
10.7 프로그램 구현 (1)
10.8 프로그램 구현 (2)
10.9 프로그램 구현 (3)
10.10 프로그램 구현 (4)

[5부] 발전편

▣ 11장: 실용적인 딥러닝을 위해
11.1 프레임워크의 활용
11.2 CNN
11.3 RNN과 LSTM
11.4 수치미분
11.5 심화 학습법
11.6 과적합 대책
11.7 학습의 단위
11.8 가중치 행렬의 초기화
11.9 다음 목표를 향해

[6부] 부록

그리스 문자 목록

New Arrivals Books in Related Fields

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