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처음 배우는 딥러닝 수학 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍

처음 배우는 딥러닝 수학

그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본

구매종이책 정가25,000
전자책 정가20,000(20%)
판매가20,000
처음 배우는 딥러닝 수학

책 소개

<처음 배우는 딥러닝 수학>

고등학교 수학으로 살펴보는 딥러닝 개념
딥러닝 모델의 바탕은 수학입니다. 따라서 수학 전공자 수준만큼은 아니더라도 딥러닝에서 사용하는 수학 이론의 큰 그림을 이해해야 실제 딥러닝 모델을 제대로 설계해서 개발할 수 있습니다.
이 책은 신경망을 구현하는 데 사용하는 수학 이론을 그림 중심으로 설명합니다. 또한 엑셀을 이용해 수학 이론의 구현 결과를 살펴볼 수 있습니다. 딥러닝 관련 라이브러리를 사용해본 경험은 있지만, 수학에 바탕을 둔 딥러닝 모델 구현을 어려워한다면 이 책을 읽고 원하는 딥러닝 모델을 구현하는 토대를 쌓기 바랍니다.


출판사 서평

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


저자 프로필

와쿠이 요시유키

  • 국적 일본
  • 출생 1950년
  • 학력 쓰쿠바대학교 수학과 학사

2017.09.22. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

저자_ 와쿠이 요시유키
1950년 도쿄에서 태어났습니다. 도쿄교육대학(현 쓰쿠바대학) 수학과를 졸업하고 치바현립고등학교에서 학생들을 가르쳤습니다. 현재는 수학이나 과학 관련 서적을 집필하는 작가로 활동 중입니다. 한국에 소개된 책으로는 『법칙, 원리, 공식을 쉽게 정리한 수학 사전』(그린북, 2017), 『그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학 개정판』(성안당, 2017), 『과학 잡학사전』(어젠다, 2013) 등이 있습니다.


저자_ 와쿠이 사다미
1952년 도쿄에서 태어났습니다. 도쿄대학 이학계 연구과 석사 과정을 수료하고, 후지쓰, 가나가와현립 고등학교에서 학생들을 가르쳤습니다. 현재는 과학 논픽션 작가로 독립해 활동 중입니다. 와쿠이 요시유키와는 형제 사이입니다. 한국에 소개된 책으로는 『법칙, 원리, 공식을 쉽게 정리한 물리·화학 사전』(그린북, 2017), 『그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학 개정판』(성안당, 2017), 『과학 잡학사전』(어젠다, 2013) 등이 있습니다.

목차

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 신경망

Chapter 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 회귀분석

Chapter 3 신경망 최적화
__01 신경망의 파라미터와 변수
__02 신경망 변수의 관계식
__03 학습 데이터와 정답 데이터
__04 신경망의 비용함수
__05 엑셀로 신경망의 가중치와 편향 결정하기

Chapter 4 신경망과 오차역전파법
__01 경사하강법 다시 살펴보기
__02 유닛의 오차
__03 신경망과 오차역전파법
__04 엑셀로 신경망의 오차역전파법 체험하기

Chapter 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 살펴보기

Appendix 부록
__A 학습 데이터 1
__B 학습 데이터 2
__C 패턴 유사도를 수식으로 표현하기


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