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인공지능 100점을 위한 파이썬 수학

: 고등학교 수학으로 이해하는 인공지능

리뷰 총점9.0 리뷰 5건 | 판매지수 1,326
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소중한 당신에게 5월의 선물 - 산리오 3단 우산/디즈니 우산 파우치/간식 접시 머그/하트 이중 머그컵
월간 개발자 2022년 5월호
내일은 개발자! 코딩테스트 대비 도서전
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 04월 29일
쪽수, 무게, 크기 352쪽 | 173*230*30mm
ISBN13 9791190014861
ISBN10 1190014866

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책소개 책소개 보이기/감추기

인공지능 입문자에게 필요한 기초 핵심 학습서

인공지능을 만들고, 그것을 활용한다는 것은 그렇게 쉬운 문제가 아니다. 특히 수학적 이해가 제대로 선행되지 않고서는 누군가가 만들어 둔 것을 그대로 사용하는 것에서 더 나아가기 어렵다. 『인공지능 100점을 위한 파이썬 수학』은 고등학교 수준의 수학적 지식을 파이썬과 함께 다루며 인공지능을 향한 첫 걸음을 내딜수 있게 돕는다. 인공지능 학습은 지도학습으로 시작된다. MNIST 손글씨 데이터를 이용해 컴퓨터가 학습한 후 제대로 된 대답을 할 수 있게 천천히 진행한다.

인공지능에 꼭 필요한 수학, 프로그래밍 지식을 익히고 왜 그렇게 되는 지 논리적으로 이해하는 것이 이 책의 목표이다. 파이썬 언어와 numpy의 기초적인 사용법, 인공지능 중 지도학습에 사용되는 수학적 개념을 주피터 노트북의 온라인 버전인 Google Colaboratory를 통해 익힌다.

목차 목차 보이기/감추기

베타리더 추천사

1 들어가는 말
1-1 입문자를 위한 인공지능
1-2 인공지능의 시대

2 미리 알아야 할 것들
2-1 고교수학 기초
2-2 파이썬
2-3 컴파일러와 인터프리터
2-4 파이썬 기초
2-5 코딩교육과 파이썬 기초
2-6 파이썬 설치
2-7 파이썬의 수학 친구 numpy, scipy
2-8 파이썬 matplotlib 설치
2-9 주피터 노트북과 Google Colaboratory (CoLab)

3 파이썬 기초 문법
3-1 주석
3-2 변수
3-3 산술연산
3-4 자료구조: 리스트, 튜플, 딕셔너리
3-5 조건문
3-6 반복문
3-7 함수
3-8 클래스와 객체
3-9 numpy 패키지의 사용
3-10 matplotlib를 이용한 그래프

4 MNIST 기초이해
4-1 MNIST DataSet 구성
4-2 MNIST 화면 출력

5 퍼셉트론과 XOR
5-1 인공지능 연구의 역사
5-2 머신러닝의 분야
5-3 퍼셉트론과 뉴런
5-4 퍼셉트론으로 논리연산자 만들기
5-5 다층퍼셉트론

6 신경망
6-1 인간의 신경세포, 뉴런
6-2 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
6-3 퍼셉트론과 논리게이트
6-4 신경망의 수학적 이해
6-5 활성함수

7 영상과 MNIST
7-1 영상의 이해
7-2 디지털과 아날로그 신호
7-3 샘플링과 양자화7-4 MNIST 특징
7-5 MNIST에서 사진 가져오기

8 MNIST와 신경망의 입력과 출력
8-1 행렬식의 이해
8-2 행렬의 계산과 선형대수
8-3 행렬계산식의 수학적 이해
8-4 행렬계산을 위한 파이썬 코드
8-5 신경망 데이터의 행렬 특징
8-6 무작위 데이터로 신경망함수 만들기

9 항등 함수와 소프트맥스 함수
9-1 항등함수(identity function)
9-2 비례확률함수
9-3 소프트맥스 함수

10 손실함수
10-1 손실함수의 개념
10-2 평균, 중간값, 표준편차, 분산의 이해
10-3 평균제곱오차
10-4 크로스엔트로피오차(CEE)

11 경사와 미분
11-1 미분의 수학적 정의
11-2 수치미분
11-3 편미분
11-4 게임 캐릭터는 N 차원
11-5 2차원 함수의 그래프와 편미분
11-6 편미분 프로그래밍 코드
11-7 np.nditer
11-8 신경망 계산 과정에서의 미분 이해
11-9 네트워크변수의 편미분값인 기울기
11-10 nditer 편미분 코드
11-11 경사하강법

12 순전파
12-1 MNIST 데이터 입력
12-2 함수 정의
12-3 프로세스별 클래스 생성
12-4 네트워크클래스 생성
12-5 미분을 이용한 학습과 검증
12-6 학습 후 정확도 테스트

13 오차역전파
13-1 계산그래프
13-2 시그모이드 함수의 기울기
13-3 Softmax와 Cross Entropy Error
13-4 활성함수 Relu 클래스
13-5 Affine 클래스
13-6 오차역전파를 사용한 MNIST 학습

맺는 말
부록
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저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

프로그래밍을 위해선 수학적인 사고가 필요하다. 논리적인 구조를 이해하고 틀을 만들기 위해서는 지금까지 큰 어려움 없이 프로그래밍을 해왔을지 몰라도, 결국 수학적인 지식과 논리 이해가 필요해 공부를 다시 시작하거나 정보를 찾아본 사람들도 많을 것이다.
이 책은 그런 사람들을 위해 파이썬과 Google Colaboratory를 이용한 인공지능 프로그래밍을 고등학교 교육 과정 수학에 맞춰 다룬다. 해당 개념이 선행되지 않은 사람들에게는 기초를 다질 수 있는 책이 될 것이며, 프로그래밍을 좀 더 깊이 이해하고 싶은 사람들에게도 튼튼한 기반이 될 것이다.

이 책의 특징
-어렵고 무슨 말인지 이해되지 않는 인공지능을 쉽게 이해할 수 있다.
-고등학교 기초 수학으로 인공지능 프로그래밍을 직접 만들 수 있다.
-Google Colaboratory를 이용해서 인공지능 프로그래밍을 시작할 수 있다.

이 책이 필요한 독자
-인공지능에 관심이 있는 비전공자
-인공지능을 공부하고 싶지만 수학적 기초가 부족한 전공자, 현업 종사자
-프로그래밍을 배워서 직접 가르치고 싶은 교육자

독자대상
초중급

소스코드 다운로드
https://github.com/bjpublic/pythonmath100

회원리뷰 (5건) 리뷰 총점9.0

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구매 인공지능 100점을 위한 파이썬 수학 내용 평점4점   편집/디자인 평점4점 YES마니아 : 플래티넘 r*****6 | 2021.03.01 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
인공지능을 만들고, 그것을 활용한다는 것은 그렇게 쉬운 문제가 아니다. 특히 수학적 이해가 제대로 선행되지 않고서는 누군가가 만들어 둔 것을 그대로 사용하는 것에서 더 나아가기 어렵다. 『인공지능 100점을 위한 파이썬 수학』은 고등학교 수준의 수학적 지식을 파이썬과 함께 다루며 인공지능을 향한 첫 걸음을 내딜수 있게 돕는다. 인공지능 학습은 지도학습으로 시작된다. MNIS;
리뷰제목

인공지능을 만들고, 그것을 활용한다는 것은 그렇게 쉬운 문제가 아니다. 특히 수학적 이해가 제대로 선행되지 않고서는 누군가가 만들어 둔 것을 그대로 사용하는 것에서 더 나아가기 어렵다. 『인공지능 100점을 위한 파이썬 수학』은 고등학교 수준의 수학적 지식을 파이썬과 함께 다루며 인공지능을 향한 첫 걸음을 내딜수 있게 돕는다. 인공지능 학습은 지도학습으로 시작된다. MNIST 손글씨 데이터를 이용해 컴퓨터가 학습한 후 제대로 된 대답을 할 수 있게 천천히 진행한다. 인공지능에 꼭 필요한 수학, 프로그래밍 지식을 익히고 왜 그렇게 되는 지 논리적으로 이해하는 것이 이 책의 목표이다. 파이썬 언어와 numpy의 기초적인 사용법, 인공지능 중 지도학습에 사용되는 수학적 개념을 주피터 노트북의 온라인 버전인 Google Colaboratory를 통해 익힌다.

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인공지능 100점을 위한 파이썬 수학 리뷰 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 m******y | 2020.09.02 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
근래 몇년 동안 인공지능에 대한 관심은 계속 높아지고 있습니다. 분야를 막론하고 데이터과학, 머신러닝, 딥러닝과 같은 용어를 모르는 사람을 찾아보기 힘들 정도이며, 다양한 백그라운드를 가진 전공자들이 해당 분야에 뛰어들기도 합니다. 하지만 수학적 배경 지식을 배제하고, 인공지능을 학습하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. 가능하더라도, 결코 깊은 수준에 도달하지;
리뷰제목

근래 몇년 동안 인공지능에 대한 관심은 계속 높아지고 있습니다. 분야를 막론하고 데이터과학, 머신러닝, 딥러닝과 같은 용어를 모르는 사람을 찾아보기 힘들 정도이며, 다양한 백그라운드를 가진 전공자들이 해당 분야에 뛰어들기도 합니다. 하지만 수학적 배경 지식을 배제하고, 인공지능을 학습하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. 가능하더라도, 결코 깊은 수준에 도달하지 못 할 것입니다.

수학적 기반이 탄탄하지 않다고 해서, 처음부터 수학적 기반을 쌓아나가는 것도 어려운 일입니다. 당장 실무에 써먹기 위해 해당 분야에 입문하려는 개발자에게 수학적 기반이 부족하다며, 미적분, 선형대수학, 수리통계학을 먼저 학습해오라 한다면, 그것은 사실상 불가능에 가까울 것입니다.

본 책은, 고등학교 수준의 수학 배경 지식을 가진 독자를 타겟으로 하여, Python을 이용해 속성으로 인공지능 학습에 필요한 수학적 기반을 다질 수 있는 내용을 담고 있습니다.


그렇다고, Python으로 일차방정식부터 하나 하나 풀어나가냐 하면, 그것도 아닙니다. 총 13개의 챕터로 구성된 내용에서, 1~3장까지는 학습 환경 세팅(개발 환경 세팅) 및 파이썬 기초 문법, 그 이후로는 바로 인공지능 관련 학습에 들어가게 됩니다.

사실 이런 관련 주제를 다루는 교재들 중, 일부는 서두의 기초 문법 비중이 상당히 과도한 경우가 종종 있습니다. 개발 언어에 대한 교재가 아님에도, 상당히 많은 양이 할애되어 아쉬운 마음이 들게 되는 부분인데요. 본 도서는 최대한 깔끔하게 기초적인 내용을 배제하고, 빠르게 본론으로 들어갈 수 있는 점이 개인적으로 좋았습니다.


4장부터 책을 읽어 나간지 불과 몇 페이지만에, MNIST와 퍼셉트론의 기초 개념을 모두 파악할 수 있게 됩니다. 특히 퍼셉트론 부분이 이해에 많은 도움이 되었는데요. 퍼셉트론과 관련된 포스팅이나 글 중에서 상당수는, 가급적 쉽게 설명하려는 나머지 상당히 추상적으로 밖에 정보를 제공하지 않는 경향이 보였습니다. 하지만 해당 파트에서 논리게이트를 통해 직관적으로, 퍼셉트론에 대한 이해를 할 수 있도록 상당한 분량을 할애하여, 개인적으로 많은 깨달음을 얻을 수 있었습니다. 서술된 내용 역시 저자 분이 직접 옆에서 알려주시는 것처럼 친절하게 전개되어, 읽어나가기에 무척 편했습니다.

이어서 신경망과 MNIST를 좀 더 깊게 다뤄보게 되며, 후반부에서 미분을 다루어 자칫 독자 입장에서 부족할 수 있는 수학적인 배경 지식을 어느 정도 채울 수 있게 해주며, 이를 바탕으로 경사하강법의 개념을 다룬 이후에, 마지막으로 순전파와 오차역전파에 대해서 학습하게 됩니다.


결국 본 책을 학습하여 얻을 수 있는 것은, 직접 신경망을 코딩 해보는 경험과, 이를 직접 코딩하는 과정까지 알아야 할 여러 배경 지식, 기반 지식들입니다. 책을 처음 완독하고, 약간 특이하게 서술된 책이라는 생각이 들었습니다. 또한, 표지의 일러스트가 참 적절하게 들어갔다는 생각도 들었습니다.

표지 일러스트의 모습에서 찾아볼 수 있는, 강단에 선 교수자가 강의하는 것과 같이, 이 책은 한 편의 강의를 담고 있다고 봐도 무방합니다. 고등학교 수학 정도의 지식(설령 기억이 잘 나지 않더라도 무방한)을 갖춘 독자, 관련 전공이 아닌 독자를 대상으로 하여, 인공지능 학습에 대한 기초 지식과, 코딩해보는 경험까지 갖출 수 있게 해주는 일련의 강의와 같습니다.


만약 본 책을 구입하여, 읽기 시작한 독자라면 최대한 빠른 시일 내에 완독을 하는 것을 추천드립니다. 대학에서 강의를 띄엄띄엄 듣지 않고, 매주 빠지지 않고 4개월 동안 꾸준히 이어서 참석하는 것과 같이, 흐름을 끊지 않고 쭈욱 학습하는 것이 본 책을 이해하는 데에 가장 좋은 방법 중 하나라고 생각합니다. 모쪼록, 인공지능 학습에 관심이 있는 입문자라면 필히 추천 드리고 싶은 도서입니다 :)


본 서평은 페이스북 '책쓰는 프로그래머 협회'의 골라받는 서평 이벤트를 통해, 저자 분께 무료로 도서를 증정받고, 해당 이벤트의 일환으로 작성된 것임을 알려 드립니다.

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인공지능 100점을 위한 파이썬 수학 내용 평점4점   편집/디자인 평점3점 n********6 | 2020.07.02 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
얼마 전에 페이스북에서 서평용으로 수령한 책을 다 읽었다.이 책은 딥러닝 중에서도 정답이 정해진 학습즉, 지도학습만을 다룬다.지도학습에 꼭 필요한 부분만 설명하며 입문자가 이해하기 어려울 것 같은 것들은 설명을 배제했다.대신 정말 알아야 할 내용들은 텐서플로우나 파이토치에 의존하는 것이 아니라 함수를 직접 만들어 봄으로써 AI가 어떻게 학습을 하는 것인지 그 과정에 필;
리뷰제목

얼마 전에 페이스북에서 서평용으로 수령한 책을 다 읽었다.

이 책은 딥러닝 중에서도 정답이 정해진 학습

즉, 지도학습만을 다룬다.

지도학습에 꼭 필요한 부분만 설명하며 입문자가 이해하기 어려울 것 같은 것들은

설명을 배제했다.

대신 정말 알아야 할 내용들은 텐서플로우나 파이토치에 의존하는 것이 아니라

함수를 직접 만들어 봄으로써 AI가 어떻게 학습을 하는 것인지 그 과정에 필요한 수

학적 기본 지식을 배워 볼 수 있게 해준다.

책은 지도학습 과정에서 필요한 단계마다 수학적 이론을 설명해 주고

그것을 파이썬 코드로 옮기는 식으로 구성되어 있으며 책 초반에 파이썬 기초 문법

을 설명을 해주긴 하지만 따로 파이썬 책을 가지고 공부를 하고 이 책을 보는 것을

권장하고 싶다.

책 후반부에 파이썬 코드가 복잡해지는데 파이썬 기초 지식이 없는 상태에서 이 책

이 설명해 주는 간단한 파이썬 기초 문법만으로는 코드 전부를 이해하긴 쉽지 않을

것이란 생각이 들었다.

책의 실습은 구글이 제공해 주는 colab을 활용하여 백 프로 진행이 가능하므로 컴퓨

터 사양에 대한 부담은 가질 필요가 없으며 저자가 깃 허브에도 소스코드를 전부 제

공하여 준다.

파이썬 코드가 이해가 잘 안되는 독자들은 이 책에서 설명해 주는 딥러닝에 대한 기

초 이론과 수학적 설명만 받아들여도 많은 것을 얻을 수 있을 것 같다.

그러니까 코드가 이해가 되지 않는다고 책 읽다가 좌절할 필요는 없을 것 같다.

책에서 다루는 수학의 수준은 고등학교 수준이라고 하였고, 실제로도 집중해서 읽고

반복해서 읽으니까 이해하기 벅차거나 벽이 느껴지는 수준은 아니었다.

내가 파이썬 문법을 잘 몰라서 그런 건지 코드로 수식을 변환하고 그것들을 조합해

서 하나의 완성된 프로그램으로 만드는 과정이 수학적 설명을 이해하는 것보다 훨

씬 어려운 과정이었고, 지금도 코드를 완벽하게 이해했다고 말할 수는 없을 것 같다.

그러나 이 책은 파이썬 문법을 설명하는 책은 아니니 그 부분은 어쩔 수 없을 것 같

다.

여담이지만 이 책을 읽기 전에 인공지능을 위한 수학이라는 책을 읽었는데, 그 책을

읽고 이 책을 보니 저자가 하는 수학적 설명을 이해하기가 좀 더 수월했다.

그리고 이 책의 단점이 있는데, 오타가 너무 많았다.

이해에 지장을 줄 정도는 아니었으나 오타 관련해서는 다음 버전이 나올 때 꼭 수정

을 해야 될 문제로 보인다.



결론, 이 책은 파이썬 문법을 어느 정도 알고 있는 사람 중에 딥러닝에 관심이 있는

딥러닝 초보 대상으로 텐서플로우같은 툴을 쓰지 않고 수학적 이론을 코드로 옮기

는 과정을 통해 기초지식을 함양하기 좋은 책이다.

딥러닝을 처음 시작한다면 이 책을 통해 베이스를 잡는 것도 괜찮을 것 같다.

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한줄평 (1건) 한줄평 총점 10.0

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