[중고샵] AI를 위한 필수 수학 | 할라 넬슨 저

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AI를 위한 필수 수학

AI 시스템에 쓰이는 통계학, 선형 대수학, 미적분학

할라 넬슨 저 / 안민재 역 | 한빛미디어 | 2024년 08월 20일 | 원서 : Essential Math for AI

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품목정보

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발행일	2024년 08월 20일
쪽수, 무게, 크기	640쪽 \| 1,136g \| 18323526mm

중고도서 소개

상 사용 흔적 약간 있으나, 대체적으로 손상 없는 상품 중고상품 상태안내

중고상품 상태
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전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : 그뢰브너 5점 (1명 평가)
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책소개

Chapter 1 인공지능 수학을 왜 배워야 할까? 1.1 인공지능이란 무엇일까? 1.2 인공지능이 각광받는 이유는 무엇일까? 1.3 인공지능은 무엇을 할 수 있을까? 1.4 인공지능의 한계는 무엇일까? 1.5 인공지능 시스템이 실패하면 어떻게 될까? 1.6 인공지능은 어디로 향하고 있을까? 1.7 현재 인공지능 분야의 가장 큰 기여자는 누구일까? 1.8 수학이 인공지능에 기여한 점은 무엇일까? Chapter 2 데이터, 데이터, 또 데이터 2.1 인공지능을 위한 데이터 2.2 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터 2.3 수학 모델: 선형과 비선형 2.4 실제 데이터 예시 2.5 시뮬레이션 데이터 예시 2.6 수학 모델: 시뮬레이션과 인공지능 2.7 어디서 데이터를 얻는가? 2.8 데이터 분포, 확률, 통계에서 자주 등장하는 용어 2.9 연속 분포와 이산 분포 2.10 결합 확률 밀도 함수의 힘 2.11 균등 분포 2.12 정규 분포 2.13 자주 사용되는 분포들 2.14 분포의 다양한 의미 2.15 A/B 테스트 Chapter 3 데이터에 함수를 최적화시키는 방법 3.1 유용한 고전 머신러닝 모델들 3.2 수치적 방법과 분석적 방법 3.3 회귀: 숫자 값 예측 3.4 로지스틱 회귀: 이항 분류 3.5 소프트맥스 회귀: 다항 분류 3.6 신경망의 마지막 층에 모델 통합하기 3.7 유명한 머신러닝 방법과 앙상블 방법 3.8 분류 모델의 성능 평가 Chapter 4 신경망을 위한 최적화 4.1 대뇌 피질과 인공 신경망 4.2 훈련 함수: 완전 연결 신경망, 밀집 신경망, 순방향 신경망 4.3 손실 함수 4.4 최적화 4.5 정규화 4.6 머신러닝 모델의 하이퍼파라미터 4.7 연쇄 법칙과 역전파 4.8 입력 데이터 피처의 중요도 평가 Chapter 5 합성곱 신경망과 컴퓨터 비전 5.1 합성곱과 교차 상관관계 5.2 시스템 설계 관점에서의 합성곱 5.3 합성곱과 1차원 이산 신호 5.4 합성곱과 2차원 이산 신호 5.5 선형 대수 표기법 5.6 풀링 5.7 이미지 분류를 위한 합성곱 신경망 Chapter 6 특이값 분해: 이미지 처리, 자연어 처리, 소셜 미디어 6.1 행렬 분해 6.2 대각 행렬 6.3 공간상 선형 변환인 행렬 6.4 행렬 곱셈을 위한 세 가지 방법 6.5 큰 크림 6.6 특이값 분해의 구성 요소 6.7 특이값 분해 vs 고유값 분해 6.8 특이값 분해의 계산 6.9 유사 역행렬 6.10 이미지에 특이값 분해 적용하기 6.11 주성분 분석과 차원 축소 6.12 주성분 분석과 클러스터링 6.13 소셜 미디어에서의 응용 6.14 잠재 의미 분석 6.15 랜덤 특이값 분해 Chapter 7 자연어 처리와 금융 인공지능: 벡터화와 시계열 분석 7.1 자연어 처리 인공지능 7.2 자연어 데이터 준비하기 7.3 통계적 모델과 로그 함수 7.4 단어 수에 관한 지프의 법칙 7.5 자연어 문서의 다양한 벡터 표현 7.6 코사인 유사도 7.7 자연어 처리 애플리케이션 7.8 트랜스포머와 어텐션 모델 7.9 시계열 데이터를 위한 합성곱 신경망 7.10 시계열 데이터를 위한 순환 신경망 7.11 자연어 데이터 예제 7.12 금융 인공지능 Chapter 8 확률적 생성 모델 8.1 생성 모델은 어떤 경우에 유용한가? 8.2 생성 모델의 일반적인 수학 8.3 결정론적 사고에서 확률 이론적 사고로의 전환 8.4 최대 가능도 추정 8.5 명시적 밀도 모델과 암시적 밀도 모델 8.6 추적 가능한 명시적 밀도: 믿을 수 있는 가시적인 신경망 8.7 명시적 밀도 - 추적 가능: 변수 변환 및 비선형 독립 성분 분석 8.8 명시적 밀도 - 추적 불가능: 변분 오토인코더의 변분법을 통한 근사화 8.9 명시적 밀도 - 추적 불가능: 마르코프 체인을 통한 볼츠만 머신 근사 8.10 암시적 밀도 - 마르코프 체인: 확률적 생성 모델 8.11 암시적 밀도 - 적대적 생성 모델 8.12 예제: 머신러닝 및 생성 신경망을 활용한 고에너지 물리학 8.13 기타 생성 모델 8.14 생성 모델의 발전 8.15 확률 이론적 언어 모델링 Chapter 9 그래프 모델 9.1 그래프: 노드, 엣지, 피처 9.2 예제: 페이지 랭크 알고리즘 9.3 그래프를 사용한 역행렬 계산 9.4 케일리 그래프 그룹: 순수 대수학과 병렬 연산 9.5 그래프 내 메시지 전달 9.6 그래프의 무한한 활용 9.7 그래프에서의 랜덤 워크 9.8 노드 표현 학습 9.9 그래프 신경망의 응용 9.10 동적 그래프 모델 9.11 베이즈 네트워크 9.12 확률적 인과관계 모델링을 위한 그래프 다이어그램 9.13 그래프 이론의 간략한 역사 9.14 그래프 이론의 주요 고려 사항 9.15 그래프 알고리즘과 연산 측면 Chapter 10 운용 과학 10.1 공짜 점심은 없다 10.2 복잡도 분석과 빅오 표기법 10.3 최적화: 운용 과학의 핵심 10.4 최적화에 대한 고찰 10.5 네트워크상에서의 최적화

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저자 소개 (2명)

저 : 할라 넬슨 (Hala Nelson)

작가 파일

제임스 매디슨 대학교의 수학과 부교수. 뉴욕 대학교의 쿠란트 수학연구소에서 박사 학위를 받고, 미시간 대학교에서 박사 후 연구 조교수로 일했다. 수학 모델링을 전문으로 하며 공공 부문의 긴급 및 인프라 서비스를 위한 자문을 맡고 있다. 복잡한 아이디어를 간단하고 실용적인 용어로 번역하는 것을 좋아한다. 설명하는 사람이 수학 개념을 제대로 이해하지 못했거나 지식을 과시하려는 것이 아니라면 수학 개념을 쉽게 이해할 ... 제임스 매디슨 대학교의 수학과 부교수. 뉴욕 대학교의 쿠란트 수학연구소에서 박사 학위를 받고, 미시간 대학교에서 박사 후 연구 조교수로 일했다. 수학 모델링을 전문으로 하며 공공 부문의 긴급 및 인프라 서비스를 위한 자문을 맡고 있다. 복잡한 아이디어를 간단하고 실용적인 용어로 번역하는 것을 좋아한다. 설명하는 사람이 수학 개념을 제대로 이해하지 못했거나 지식을 과시하려는 것이 아니라면 수학 개념을 쉽게 이해할 수 있다고 생각한다.

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역 : 안민재

작가 파일

연세대학교 전기전자공학부를 졸업하고 웹 및 모바일 애플리케이션 개발로 코드를 읽고 쓰기 시작했다. 스타트업에서 추천 시스템을 개발하면서 데이터에 푹 빠졌고, 나스미디어에서 AI를 도입하기 위한 데이터 파이프라인 구축, 모델 개발, 서비스 및 MLOps 전반을 다루었다. 현재는 스마일게이트 AI 센터에서 ML 엔지니어로 일하고 있다. 요즘은 LLM 연구와 프로덕션 환경에서의 LLM 운영에 관심이 많다. 개발과 계발... 연세대학교 전기전자공학부를 졸업하고 웹 및 모바일 애플리케이션 개발로 코드를 읽고 쓰기 시작했다. 스타트업에서 추천 시스템을 개발하면서 데이터에 푹 빠졌고, 나스미디어에서 AI를 도입하기 위한 데이터 파이프라인 구축, 모델 개발, 서비스 및 MLOps 전반을 다루었다. 현재는 스마일게이트 AI 센터에서 ML 엔지니어로 일하고 있다. 요즘은 LLM 연구와 프로덕션 환경에서의 LLM 운영에 관심이 많다. 개발과 계발 이야기를 기록하고자 두 개의 블로그(https://emjayahn.github.io, https://emjayahn.kr)를 운영 중이다.

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