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처음 배우는 딥러닝 수학
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처음 배우는 딥러닝 수학

그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본

와쿠이 사다미, 와쿠이 요시유키 저/박광수 | 한빛미디어 | 2018년 02월 01일 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
출간일 2018년 02월 01일
쪽수, 무게, 크기 268쪽 | 602g | 183*235*20mm
ISBN13 9791162240441
ISBN10 116224044X

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책소개

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목차

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저자 소개 (3명)

저 : 와쿠이 사다미 (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 통... 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.
저 : 와쿠이 요시유키 (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』 ... 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.
‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거. 아크윈 블로그(http://archmond.win/)에서 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 2007년부터 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했다. 오피스 365, 애저 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다. ‘아크몬드’라는 필명으로 더 잘 알려진 블로거. 아크윈 블로그(http://archmond.win/)에서 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 2007년부터 마이크로소프트 MVP(Windows 부문)를 수상했다. 오피스 365, 애저 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 현재 일본에서 서버 개발자로 활동하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다.

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출판사 리뷰


수포자도 부담 없이 살펴볼 수 있는 딥러닝 수학 입문
딥러닝 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 특징
1. 숫자 이미지를 식별하면서 신경망 이해합니다
숫자 이미지를 식별하는 예를 이용해 신경망의 원리를 설명합니다. 다양한 그림과 비유를 이용해 이해하기 쉽도록 구성했습니다.

2. 수학을 잊은 분들께 친절하게 설명합니다
수학을 잊었더라도 걱정할 필요가 없습니다. 수열, 행렬, 벡터, 미분, 편미분, 경사하강법 등 신경망에서 사용하는 수학 이론을 친절하게 설명합니다.

3. 엑셀을 이용한 신경망 주요 수학 이론을 계산합니다
미리 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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