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AI의 얼개를 기본부터 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문
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AI의 얼개를 기본부터 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문

AI 모델과 알고리즘을 알 수 있다!

와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저/권기태 | 성안당 | 2020년 02월 22일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 552 판매지수란?
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AI의 얼개를 기본부터 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문

품목정보

품목정보
출간일 2020년 02월 22일
쪽수, 무게, 크기 248쪽 | 576g | 182*235*15mm
ISBN13 9788931556872
ISBN10 893155687X

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책소개

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목차

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저자 소개 (3명)

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.
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.
서울대학교 계산통계학과 졸업. 동 대학원에서 전산학 전공으로 이학석사 및 이학박사 학위를 취득했다. 현재 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다. 주요 저서 및 역서 - 『프로그래밍 언어론』, 홍릉과학출판사(2010) - 『소프트웨어공학(제10판)』, 한티미디어(2016) - 『엑셀로 배우는 딥러닝』, 성안당(2018) - 『성공과 실패를 결정하는 1%의 프로그래밍 작동 원리』, 성안당(2... 서울대학교 계산통계학과 졸업. 동 대학원에서 전산학 전공으로 이학석사 및 이학박사 학위를 취득했다.
현재 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다.

주요 저서 및 역서
- 『프로그래밍 언어론』, 홍릉과학출판사(2010)
- 『소프트웨어공학(제10판)』, 한티미디어(2016)
- 『엑셀로 배우는 딥러닝』, 성안당(2018)
- 『성공과 실패를 결정하는 1%의 프로그래밍 작동 원리』, 성안당(2019)
- 『누구나 파이썬 통계분석』, 한빛아카데미(2020)
- 『현장에서 사용할 수 있는 앙케트 분석 입문』, 성안당(2020)
- 『R로 하는 다변량 데이터 분석』, 한빛아카데미(2020)
- 『엑셀로 배우는 순환 신경망·강화학습 초(超)입문』, 성안당(2020)

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출판사 리뷰

『AI의 얼개를 기본부터 쉽게 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문』
AI 모델과 알고리즘을 알 수 있다!



와쿠이 요시유키와 와쿠이 사다미의 ‘엑셀로 배우는’ 인공지능 시리즈의 세 번째 책인 이 책은 1편 딥러닝, 2편 순환신경망·강화학습에 이어 그보다 좀 더 범위가 큰 머신러닝을 다룬다. 저자는 AI의 시대가 다가올수록 AI 구조에 대해 잘 이해하는 것이 중요하다고 강조한다. 정체를 알 수 없는 AI에게 질병을 진단받거나 구조도 모르는 자율주행차에 몸을 의지해 이동한다거나 무슨 생각을 하는지 알 수 없는 로봇과 일터를 공유하는 것은 불안하기에 AI의 구조를 잘 알아야 한다고 말한다. 그렇기에 이 책은 AI의 구조를 기본부터 해설하고자 했으며 머신러닝의 모델과 알고리즘을 해설하고 엑셀로 확인하는 스타일로 일관하고 있다.

저자의 의도이든 아니든 이 책은 상당히 수학적인 체계를 갖추고 있다. 머신러닝의 기본, 기본 알고리즘, 회귀분석, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망과 딥러닝, RNN과 BPTT, Q학습, DQN, 나이브 베이즈 분류 등을 장별로 다룬다.

부록으로는 신경망의 훈련 데이터, 엑셀의 해 찾기 설치 방법, 머신러닝을 위한 벡터와 행렬, 미분의 기본 지식, 다변수 함수의 근사 공식, 신경망에서 유닛의 오차와 기울기 관계, 신경망에서 유닛 오차의 ‘역’ 점화식, 순환 신경망(RNN)에서 유닛 오차와 기울기 관계, BP와 BPTT에서 도움이 되는 점화식의 복습, 순환 신경망에서 유닛 오차의 ‘역’ 점화식, 중회귀방정식을 구하는 방법 등을 제공한다.

인공지능의 구조, 수학적 모델과 알고리즘의 원리가 궁금한데 엑셀로 실행을 해보면서 쉽게 그 작동 원리를 이해하고 싶은 독자들을 위한 3편으로 세 번째 단추를 채워주는 책으로 일독을 추천 드린다.

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