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처음 배우는 딥러닝 수학
그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본
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소개
목차
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Chapter 1 신경망의 동작 방식__01 신경망과 딥러닝__02 뉴런 활동의 수학적 표현__03 뉴런의 활동을 일반화하는 활성화 함수__04 신경망__05 악마가 설명하는 신경망 구조__06 악마의 활동과 신경망의 연관 관계__07 스스로 학습하는 신경망Chapter 2 신경망을 위한 수학 기초__01 신경망의 필수 함수__02 신경망의 이해를 돕는 수열과 점화식__03 신경망에서 많이 사용하는 시그마 기호__04 신경망의 이해를 돕는 벡터__05 신경망의 이해를 돕는 행렬__06 신경망을 위한 미분의 기본__07 신경망을 위한 편미분의 기본__08 연쇄법칙__09 다변수 함수의 근사식__10 경사하강법의 의미와 식__11 엑셀로 경사하강법 살펴보기__12 최적화 문제 및 회귀분석Chapter 3 신경망 최적화__01 신경망의 파라미터와 변수__02 신경망 변수의 관계식__03 학습 데이터와 정답 데이터__04 신경망의 비용함수__05 엑셀로 신경망의 가중치와 편향 결정하기Chapter 4 신경망과 오차역전파법__01 경사하강법 다시 살펴보기__02 유닛의 오차__03 신경망과 오차역전파법__04 엑셀로 신경망의 오차역전파법 체험하기Chapter 5 딥러닝과 합성곱 신경망__01 악마가 설명하는 합성곱 신경망의 구조__02 소악마의 활동과 합성곱 신경망의 연관 관계__03 합성곱 신경망 변수의 관계식__04 엑셀로 합성곱 신경망 살펴보기__05 합성곱 신경망과 오차역전파법__06 엑셀로 합성곱 신경망의 오차역전파법 살펴보기Appendix 부록__A 학습 데이터 1__B 학습 데이터 2__C 패턴 유사도를 수식으로 표현하기
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저자 소개 3
Yoshiyuki Wakui,わくい よしゆき,涌井 良幸
도쿄 도에서 태어나 도쿄교육대학교(현재의 쓰쿠바 대학교) 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.
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Sadami Wakui,わくい さだみ,涌井 貞美
1952년 도쿄도 출신. 도쿄대학 이학계 연구과 석사 과정 졸업 후 후지쓰에 취직. 그후 가나가와 현립고등학교 교원을 거쳐 사이언스 라이터로 독립. 현재는 저서 집필과 잡지 기고를 중심으로 활동 중이다. 요시유키의 남동생.
저서로는 『엑셀로 배우는 딥러닝 간단 입문』, 『딥러닝을 알 수 있는 수학 입문』(이상 기술평론사), 『‘물리·화학’의 법칙·원리·공식을 모두 알 수 있는 사전』(벨 출판), 『베이즈 통계 ‘간단’ 입문』(SB 크리에이티브) 등 다수.
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아크몬드
박광수라는 이름보다 ‘아크몬드’라는 필명으로 알려진 블로거이다. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 지금까지 7회 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했다. Microsoft 365, 애저 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 심리학에 관심이 많으며 현재 일본에서 개발자로 일하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다. 지은 책으로는 『진짜 쓰는 윈도우 11』(제이펍, 2023), 『윈도우 10 마스터북』(한빛미디어, 2016), 옮긴 책으로는 『처음 배우는 딥러닝 수학』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서』 (이상 한빛미디어) 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2018년 02월 09일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 13.35MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 269쪽 ?
- ISBN13
- 9791162249772
- KC인증
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출판사 리뷰
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수포자도 부담 없이 살펴볼 수 있는 딥러닝 수학 입문딥러닝 관련 자료를 읽다가 수학에 관한 두려움을 갖게 된 사람이 많습니다. 지금은 거의 잊었던 각종 수학 이론이 생소한 기호로 표현되면서 외계어처럼 다가오기 때문인지도 모릅니다. 하지만 한정된 지면에 다양한 개념을 함축적으로 표현하려다 보니 어렵게 느껴질 뿐입니다. 설명 방식을 조금만 달리한다면 충분히 알 수 있는 내용입니다. 이 책은 딥러닝 관련 서비스를 개발하거나 딥러닝 기초 이론에 관심 있는 사람이 신경망 기반의 딥러닝 수학 이론을 쉽게 이해할 수 있도록 쓴 책입니다. 고등학생도 이해할 수 있는 수식 및 다양한 그림을 이용해 신경망의 동작 원리부터 딥러닝에 주로 사용하는 경사하강법과 오차역전파법의 원리를 친절하게 설명합니다. 또한 엑셀 파일을 간단히 조작해 설명한 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 했습니다. 평소에 수학이 어렵다고 느껴져서 딥러닝 공부를 포기한 경험이 있거나 딥러닝의 기초를 처음부터 탄탄하게 다지고 싶다면 이 책으로 두려움을 이겨내길 바랍니다. 이 책의 특징1. 숫자 이미지를 식별하면서 신경망 이해합니다숫자 이미지를 식별하는 예를 이용해 신경망의 원리를 설명합니다. 다양한 그림과 비유를 이용해 이해하기 쉽도록 구성했습니다.2. 수학을 잊은 분들께 친절하게 설명합니다수학을 잊었더라도 걱정할 필요가 없습니다. 수열, 행렬, 벡터, 미분, 편미분, 경사하강법 등 신경망에서 사용하는 수학 이론을 친절하게 설명합니다.3. 엑셀을 이용한 신경망 주요 수학 이론을 계산합니다미리 준비한 엑셀 예제를 이용해 실제 신경망의 계산을 살펴봅니다. 엑셀을 몰라도 이 책에서 제시하는 대로만 잘 따라 하면 신경망의 동작 방식을 엿볼 수 있습니다. 어려운 함수나 기능을 사용하지 않고도 계산할 수 있습니다.대상 독자- 딥러닝과 신경망을 처음 공부하는 입문자- 딥러닝 관련 개발을 공부한 후 한 단계 레벨업하려는 개발자
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