다시 미분 적분 선형대수, 확률과 통계, 알고리즘의 바탕이 되는 기초 수학

Name: 다시 미분 적분
Rating: 9.80 (24 reviews)
Author: 나가노 히로유키

나가노 히로유키 지음 | 장진희 옮김 | 길벗 | 2019년 07월 31일 출간

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상품상세정보
ISBN	9791160508567(1160508569)
쪽수	328쪽
크기	154 * 226 * 18 mm /475g 판형알림
이 책의 원서/번역서	ふたたびの微分.積分眠っていた數學腦がよみがえる! / 永野裕之

책소개

이 책이 속한 분야

컴퓨터/IT > 컴퓨터공학 > 자료구조/알고리즘

미분과 적분을 시작으로 잠들어 있던 수학의 뇌를 깨워보자!

4차 산업혁명 시대, 꾸준히 주목받는 딥러닝, 머신 러닝, 데이터 분석 분야에서 수학은 이제 필수나 다름없다. 하지만 시험을 위한 수학만을 학습한 이들은 정확한 개념을 파악하기보다는 옳고 그름만을 판단하는 수학에 익숙해져 있다. 그래서 의욕 넘치게 수학을 공부하려 하지만 기존 수학책은 어렵기만 하다. 그렇다면 도대체 어디서부터 무엇을 어떻게 공부해야 할까? 『다시 미분 적분』은 함수, 극한, 수열, 지수, 로그, 삼각함수부터 미적분까지 선형대수, 확률과 통계, 해석학으로 나아가기 위해 꼭 알아야 할 개념들을 고등학교 수학 수준 내에서 모두 다뤘다. 또한, 수식을 전개할 때 각 단계를 건너뛰지 않고 어떤 수식이 어떻게 사용되었는지 자세하게 보여주며, 그래프와 일러스트를 풍부하게 넣어 직관적으로 이해할 수 있게 구성했다. 이 책 한 권이면 미분·적분 이후에 펼쳐질 세상을 이해하는 데 필요한 기반을 완벽하게 다질 수 있다. 탄탄한 기초, 든든한 밑바탕이 필요하다면 미분과 적분을 먼저 공부해보자.

상세이미지

1장 미분편

01 함수와 그래프 첫걸음
02 변화를 파악하는 첫걸음: 평균변화율
03 등차수열의 합, 등비수열의 합
04 매우 먼 곳을 보자: 수열의 극한
05 분모에 0을 공략하자: 함수의 극한
06 미분계수는 접선의 기울기
07 물리에 응용하기 1: 순간 속력
08 순열과 조합 그리고 2항정리
09 미분계수 공식을 스스로 유도하자!
10 변화를 분석한다: 도함수와 증감표
11 미분과 속미분: 합성함수의 미분
12 수식 변형으로 유도한다: 곱과 몫의 미분
13 한 번에 복습하기 1: 삼각비와 삼각함수
14 부채꼴로 생각한다: 삼각함수의 미분
15 한 번에 복습하기 2: 거듭제곱과 지수함수
16 한 번에 복습하기 3: 로그와 로그함수
17 로그함수와 지수함수를 미분하자!
18 응용편 1: 함수의 최댓값과 최솟값
19 응용편 2: 직선으로 근사한다

2장 적분편

20 적분이란?: 미적분의 기본 정리
21 부정적분과 정적분의 공식을 유도하자
22 적분 기법: 치환 적분
23 정적분 응용하기 1: 넓이 구하기
24 정적분 응용하기 2: 부피 구하기
25 물리에 응용하기 2: 미분방정식

출판사 서평

선형대수, 확률과 통계, 알고리즘까지
그 바탕에는 미분·적분이 있다!

왜 다시 미분, 적분인가?
흔히 알고 있는 ‘함수’ 개념도 사실 미적분을 거치지 않고는 온전히 이해하기 힘듭니다. 그만큼 미적분은 선형대수, 확률과 통계, 벡터와 같은 과목들로 나아가기 위해 알아야 하는 개념입니다. 알고리즘 역시 그 바탕에는 미적분의 개념이 있습니다. 게임, 데이터 과학, 인공 지능 분야에서도 기초가 되는 미적분을 제대로 이해해 봅시다.

그럼 왜 이 책인가?
미적분을 배우기 위해 먼저 알아야 할 수열, 극한, 삼각함수부터 미적분... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

[도서 리뷰] 다시 미분 적분 sn**aj | 2019-11-20 | 추천: 0 |

선형대수와 확률통계는 인공지능을 공부하기 위해 필수로 여겨지는 수학 과목들이다. 인공신경망을 구성하는 모든 연산은 행렬 연산으로 이루어지며, 예측할 수 없는 무언가를 근사하기 위해서는 확률론이 필수적으로 사용되어야 하기 때문이다. 그리고 해당 과목들을 이해하기 위한 밑바탕으로 미적분의 필수적인 이해가 기본적으로 자리하고 있다. 적어도, 미적분은 알아야 두 과목을 이해할 수 있다는 의미라고나 할까. 당장 딥러닝에서 필수적으로 사용되는 역전파를 이해하기 위해서는 편미분, Chain-rule 등을 필수적으로 알고 있어야 하는 것을 보면... 더보기

선형대수와 확률통계는 인공지능을 공부하기 위해 필수로 여겨지는 수학 과목들이다. 인공신경망을 구성하는 모든 연산은 행렬 연산으로 이루어지며, 예측할 수 없는 무언가를 근사하기 위해서는 확률론이 필수적으로 사용되어야 하기 때문이다. 그리고 해당 과목들을 이해하기 위한 밑바탕으로 미적분의 필수적인 이해가 기본적으로 자리하고 있다. 적어도, 미적분은 알아야 두 과목을 이해할 수 있다는 의미라고나 할까.
당장 딥러닝에서 필수적으로 사용되는 역전파를 이해하기 위해서는 편미분, Chain-rule 등을 필수적으로 알고 있어야 하는 것을 보면, 인공지능의 더 깊은 학습을 위해서는 기본적인 미적분 개념은 모두 꿰고 있어야 할 것 같다는 생각을 하게 되었다. 그리고 이번에 길벗 출판사에서 출판된 ‘다시 미분 적분’이 이러한 미적분의 기본을 받춰줄 수 있는 좋은 양분이 되지 않을까 싶어 읽어보게 되었다. 항상 수학과 관련된 서적을 누구나 쉽게 읽을 수 있는 서적으로 내주는 길벗 출판사에게 감사함을 느낀다.

리뷰

사실 ‘다시 미분 적분’ 책은 이전에 서점에서 지나가듯 읽어본 기억이 있다. 책을 전반적으로 살펴보면서 느낀 점은 ‘아 역시, 길벗 출판사가 이렇게 그림을 이용한 설명을 하는 책을 잘 내는구나’ 였다. 기본적 이해를 위해 사용되는 개념들에 대한 설명과 함께 게재된 그림들은 나같이 수학에 까막눈인 사람의 이해를 돕기 충분하다는 것을 느꼈다. 물론, 기본적인 설명의 퀄리티에 대해서도 좋은 느낌을 받았고 말이다.
그리고 이번에 리뷰 이벤트 당첨을 통해 책을 다시 깊게 읽어 보았다. 그리고 느낀 전반적인 총평은 ‘담고 있는 내용에 비해 번역의 질이 상당히 불안하다’ 였다. 기본적으로 글이 매끄럽게 잘 읽히지 않는다는 느낌을 받았다. 간단한 개념을 설명함에 있어서도 굉장히 번역투의 설명이 이어지니 한 문장을 두 번이고, 세 번이고 되뇌여야 했다.
번역과 별개로 설명의 진행 방식은 상당히 마음에 들었다. 핵심적으로 설명하고자 하는 바와 관련된 문제를 먼저 던진 후, (당연히 제대로 못풀었던 나에게) 단비와 같은 해설과 함께 왜 해당 개념을 이해하고 있어야 하는지를 알려주는 기법은 개념의 필요성을 이해하는데 정말 훌륭하게 작용한다고 느꼈다. 특히, 나같이 수학적 지식이 없는 사람들에게 더 효과적인 책이라는 생각이 들었다.
개인적으로 번역의 품질을 높여서 2판, 3판으로 개정되었으면 좋겠다는 생각이 강하게 들 정도로 좋은 퀄리티, 불편한 번역의 책이었다. 앞으로 개정판에서 번역의 품질이 개선되기를 기대해본다. 닫기

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