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줄리아 프로그래밍
수리 계산, 통계 분석, 딥러닝, 데이터 시각화를 위한
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비제이퍼블릭(BJ퍼블릭)
2024.04.30.
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소개
목차
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Part1 튜토리얼_1.1 소개__1.1.1 줄리아의 장점__1.1.2 줄리아의 단점_1.2 설치__1.2.1 윈도우__1.2.2 리눅스__1.2.3 비주얼 스튜디오 코드_1.3 대화형 REPL__1.3.1 julia〉 줄리안 모드__1.3.2 help?〉 도움말 모드__1.3.3 pkg〉 패키지 모드__1.3.4 shell〉 셸 모드__1.3.5 ChatGPT〉 챗GPT 모드_1.4 파일 입출력__1.4.1 CSV.jl__1.4.2 MAT.jl__1.4.3 PyCall.jl__1.4.4 JLD2.jl_1.5 @매크로__1.5.1 @__1.5.2 @time__1.5.3 @showprogress__1.5.4 @show__1.5.5 @threadPart2 문법_2.1 함수__2.1.1 할당 양식__2.1.2 반환 키워드__2.1.3 브로드캐스트_2.2 배열과 벡터 공간__2.2.1 간단한 벡터의 정의__2.2.2 레인지와 등차수열__2.2.3 벡터 공간__2.2.4 행렬__2.2.5 텐서__2.2.6 배열_2.3 텍스트와 자유군__2.3.1 문자__2.3.2 문자열__2.3.3 정규표현식__2.3.4 자유 모노이드_2.4 제어 흐름__2.4.1 조건문__2.4.2 반복문Part3 데이터 처리_3.1 자료형__3.1.1 표준 수 체계__3.1.2 타입의 개념__3.1.3 구조체_3.2 자료구조__3.2.1 선형 데이터 구조__3.2.2 튜플__3.2.3 딕셔너리__3.2.4 집합__3.2.5 DataFrames.jlPart4 함수형 프로그래밍_4.1 함수 정의__4.1.1 익명 함수__4.1.2 함수 다형성__4.1.3 다변수 함수_4.2 고차 함수__4.2.1 일급 객체__4.2.2 맵__4.2.3 리듀스_4.3 인공지능__4.3.1 인공신경망__4.3.2 Flux.jlPart5 수리 계산_5.1 상수__5.1.1 리터럴 상수__5.1.2 빌트인 상수__5.1.3 물리 상수__5.1.4 기수법_5.2 기본 연산__5.2.1 곱셈 관련 연산__5.2.2 나눗셈 관련 연산__5.2.3 올림과 내림__5.2.4 크기__5.2.5 부호__5.2.6 최댓값과 최솟값_5.3 초월 함수__5.3.1 삼각 함수__5.3.2 지수 함수와 로그 함수__5.3.3 특수 함수Part6 데이터 과학_6.1 통계 기법__6.1.1 Random__6.1.2 Statistics__6.1.3 StatsBase.jl__6.1.4 Distributions.jl_6.2 데이터 세트__6.2.1 RDatasets.jl__6.2.2 MLDatasets.jl_6.3 군집화__6.3.1 K-평균 군집화__6.3.2 계층적 군집화__6.3.3 밀도 기반 군집화_6.4 푸리에 해석__6.4.1 푸리에 변환__6.4.2 푸리에 역변환__6.4.3 주파수 정렬_6.5 딥러닝__6.5.1 히든 레이어와 활성화 함수__6.5.2 원-핫 인코딩__6.5.3 경사하강법과 MLP로 비선형 함수 근사하기__6.5.4 CNN으로 MNIST 학습하기__6.5.5 저장하고 불러오기__6.5.6 엔비디아 GPU 사용하기Part7 시각화(1) - 그래프와 레이아웃_7.1 선 그래프_7.2 꾸미기__7.2.1 범례__7.2.2 제목__7.2.3 축 범위__7.2.4 수평선과 수직선__7.2.5 면적 채색하기__7.2.6 축과 눈금__7.2.7 격자와 배경 및 여백__7.2.8 텍스트__7.2.9 출력 및 저장__7.2.10 색_7.3 서브 플롯과 레이아웃__7.3.1 정형 그리드__7.3.2 비정형 그리드__7.3.3 제목Part8 시각화(2) - 각종 그래프 및 시각화 양식_8.1 막대그래프_8.2 히스토그램_8.3 점도표_8.4 히트맵__8.4.1 히트맵 그리기__8.4.2 컬러바 범위 제한하기__8.4.3 도메인 지정하기_8.5 박스 플롯__8.5.1 박스 플롯 그리기__8.5.2 배열로 그리기__8.5.3 데이터 프레임으로 그리기__8.5.4 평균 표시하기_8.6 다양한 그림 양식__8.6.1 벡터 필드__8.6.2 파이 차트__8.6.3 극좌표계__8.6.4 3차원 그림_8.7 애니메이션과 동영상
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저자 소개 2
경북대학교 이학사(통계학), 경북대학교 공학사(빅데이터), 경북대학교 이학석사(수학).
경북대학교 수학부에서 비선형 동역학nonlinear dynamics 전공으로 박사 과정을 밟고 있다. 연구 주제는 데이터 기반 모형data-driven model 및 인구 동역학population dynamics이고 의료 데이터의 시계열 분석에 관한 논문과 유체에서의 열 확산 예측을 위한 인공신경망 관련 논문을 출간했다. 기업 과제에서는 유전 알고리즘을 응용해 협업한 바 있다.
경북대학교 이학사(물리학), 경북대학교 이학석사(수학).
경북대학교 수학부에서 박사 과정을 밟고 있으며 관심 분야는 컴퓨터 단층 촬영computerized tomography, CT, 역문제inverse problem, 편미분 방정식, 딥러닝이다. 단층 촬영과 관련된 다양한 모델에서 이미지를 재구성하는 알고리즘에 대해 논문을 출간하였고, 류대식 공저자와 함께 국내 최대의 수학, 물리학, 통계학 블로그인 생새우초밥집을 운영하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2024년 04월 30일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 19.67MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 496쪽 ?
- ISBN13
- 9791165922771
출판사 리뷰
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포트란만큼 빠르고 파이썬만큼 편리하다『줄리아 프로그래밍: 수리 계산, 통계 분석, 딥러닝, 데이터 시각화를 위한』은 줄리아라는 언어를 소개하는 입문자용 기술 서적인 동시에 과학 계산 전반에 대한 이론을 다루는 수학 전공 서적이기도 합니다. 현상을 기술함에 있어서 수식을 아낌없이 사용하면서도 너무 깊게는 들어가지 않게, 실제로 줄리아로 연구 활동을 해본 저자들이 후발 주자에게 꼭 알려주고 싶은 내용만 눌러 담았습니다. 줄리아는 속도와 편의성이 하루가 다르게 개선되고 있으며, 일반 개발을 완전히 포기한 대신 과학이라고 할만한 거의 모든 것에 대해서는 역사에 비해 매우 성숙한 생태계를 구축하고 있습니다. 수학적인 근거가 튼튼하고 철학적이며 문법 설계는 아름다울 정도로 타당하고 합리적입니다. 이 책으로 줄리아와 함께 성장하며 독보적으로 시대를 앞서가는 선구자가 되길 바랍니다. 이 책이 필요한 독자ㆍ줄리아를 알고 있지만, 실전에 활용하기에는 아직 모르는 부분이 많다고 생각하는 분ㆍ매트랩, 파이썬, R보다 진한 수학적 프로그래밍 언어를 맛보고 싶은 분 ㆍ수학, 과학, 공학 계열 논문에 좀 더 전문적인 시각화 자료를 첨부하고 싶은 분ㆍ수리 계산, 통계 분석, 푸리에 변환, 신호 처리 등을 위해 고도의 컴퓨팅 기술이 필요한 분
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