품목정보
발행일	2018년 11월 22일
쪽수, 무게, 크기	336쪽 \| 644g \| 18223220mm
ISBN13	9788965402282
ISBN10	896540228X

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판매자 : Sen71922 평점0점

머리말 옮긴이의 글 베타리더 후기 이 책을 읽는 방법 기본편 | 인공지능 프로그래밍에 쓰이는 수학 CHAPTER 01 기초 수학 1-1 변수와 상수 1-2 1차식과 2차식 1-3 함수의 개념 1-4 제곱근 1-5 거듭제곱과 거듭제곱근 1-6 지수함수와 로그함수 1-7 자연로그 1-8 시그모이드 함수 1-9 삼각함수 1-10 절댓값과 유클리드 거리 1-11 수열 1-12 집합과 원소 CHAPTER 02 미분 2-1 극한 2-2 미분의 기초 2-3 상미분과 편미분 2-4 그래프 그리기 2-5 함수의 최댓값과 최솟값 2-6 초등함수와 합성함수의 미분, 그리고 곱의 법칙 2-7 특수 함수의 미분 CHAPTER 03 선형대수 3-1 벡터 3-2 덧셈과 뺄셈, 그리고 스칼라배 3-3 유향선분 3-4 내적 3-5 직교 조건 3-6 법선벡터 3-7 벡터의 노름 3-8 코사인 유사도 3-9 행렬의 덧셈과 뺄셈 3-10 행렬의 곱셈 3-11 역행렬 3-12 선형 변환 3-13 고윳값과 고유벡터 CHAPTER 04 확률과 통계 4-1 확률 4-2 확률변수와 확률분포 4-3 결합확률과 조건부확률 4-4 기댓값 4-5 평균과 분산, 그리고 공분산 4-6 상관계수 4-7 최대가능도추정 응용편 | 인공지능 알고리즘에 응용하는 수학 CHAPTER 05 선형회귀 5-1 회귀 모델로 주택 가격 추정하기 5-2 데이터 세트 ‘Boston Housing Dataset’ 5-3 선형회귀 모델 5-4 최소제곱법으로 파라미터 도출하기 5-5 정규화로 과학습 줄이기 5-6 완성된 모델 평가하기 CHAPTER 06 자연어 처리 6-1 자연어 처리로 문서의 카테고리 알아맞히기 6-2 카테고리별 데이터 세트 6-3 자연어 처리의 작동 원리 6-4 문장에서 품사 분석하기 6-5 단어 필터링하기 6-6 문서를 단어 벡터로 변환하기 6-7 단어 벡터에 가중치 주기 6-8 문서 분류하기 6-9 완성된 모델 평가하기 CHAPTER 07 이미지 인식 7-1 딥러닝으로 손글씨 인식하기 7-2 데이터 세트 ‘MNIST’ 7-3 신경망이란? - 기초 7-4 신경망이란? - 심화 7-5 심층 신경망이란? 7-6 순전파 7-7 손실 함수 7-8 경사하강법 사용하기 7-9 오차역전파법 사용하기 7-10 완성된 모델 평가하기 맺음말 참고자료 색인

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