처음 배우는 딥러닝 수학 그림으로 이해하고 엑셀로 확인하는 딥러닝 수학 기본

와쿠이 요시유키 , 와쿠이 사다미 지음 | 박광수 옮김 | 한빛미디어 | 2018년 02월 01일 출간

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2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

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ISBN	9791162240441(116224044X)
쪽수	268쪽
크기	184 * 236 * 14 mm /605g 판형알림
이 책의 원서/번역서	ディ-プラ-ニングがわかる數學入門 / 湧井良幸

책소개

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이 책의 주제어

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.

상세이미지

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

7. 관련 서적 (제목 + ISBN)

● 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 9788968484636
● 딥러닝 첫걸음 9788968487323
● 신경망 첫걸음 9788968483509

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 닫기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

엑셀로 배우는 딥러닝 sh**he | 2018-12-20 | 추천: 0 |

인공지능(AI)이 어느 면에서는 인간의 수준을 넘어서고 있어 세상을 놀라게 만들고 있다. 그것의 한계가 어디까지인지 상상을 하다보면 인간과의 관계가 어떻게 될 것이지에 대하여 생각하게 되고 터미네이터와 같은 부정적인 상상에 불안감이 생기기도 한다. 지구상에서 최적의 환경적응자로 진화해온 인간이기에 최선의 방법을 찾을 수는 있을 것이다. "인공지능의 구조를 이해할 수 있으면, 객관적인 판단이 가능하게 될 것입니다."라는 말처럼 이제는 막연한 걱정이나 동경만 할 시기는 끝났다. 인공지능으로 무엇을 할 수 있는... 더보기

인공지능(AI)이 어느 면에서는 인간의 수준을 넘어서고 있어 세상을 놀라게 만들고 있다. 그것의 한계가 어디까지인지 상상을 하다보면 인간과의 관계가 어떻게 될 것이지에 대하여 생각하게 되고 터미네이터와 같은 부정적인 상상에 불안감이 생기기도 한다. 지구상에서 최적의 환경적응자로 진화해온 인간이기에 최선의 방법을 찾을 수는 있을 것이다. "인공지능의 구조를 이해할 수 있으면, 객관적인 판단이 가능하게 될 것입니다."라는 말처럼 이제는 막연한 걱정이나 동경만 할 시기는 끝났다. 인공지능으로 무엇을 할 수 있는지 연구까지는 못할지라도 최소한 인공지능이 무엇인지 알고는 있어야 한다. 인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 지금은 딥러닝 또는 심층학습이라는 알고리즘이 대표적 인공지능이다. 이 딥러닝을 아주 초보적이지만 그것도 익숙한 엑셀로 배울 수 있게 해준다. 이용하는 엑셀의 함수는 단 7개로서 별다른 노력이 필요치 않다. 게다가 성안당의 다운로드 사이트에서 워크시트를 다운하여 컴퓨터에서 바로 확인 하면서 책을 읽어 나가면 이해의 정도가 빨라지고 명확해지는 것같다. 우리의 신경세포(뉴런 neuron)의 동작과 엑셀로 뉴런의 동작을 재현한 예제(4*3 화소 흑백 2진 이미지로 읽어 들인 필기체 문자 "O"와 "X"를 식별하는 합성곱 신경망의 작성, 9*9 화소의 흑백 이미지로 읽어 들인 필기체 숫자 "1"과 "2"를 식별하는 합성곱 신경망 작성)를 사용한 설명으로 개괄적인 신경막의 구조와 합성곱 신경막의 구조를 손쉽게 이해를 할 수 있게 되어 있다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 된 신경망의 구조를 시작으로 입력층, 합성곱층, 풀링층, 출력층으로 된 합성곱 신경망의 구조를 익히면서 딥러닝의 개략은 이해가 된 것 같다. 신경막의 기본 원리와 합성곱 신경막을 중심으로 하는 딥러닝의 기본 개념을 습득하는 정도이지만 만약에 파이̎이나 C등의 프로그램을 ͆하여 딥러닝을 이해하려고 한다면 얼마나 많은 노력이 필요할 것이지 상상이 되지 않는다. 덕분에 딥러닝의 기본 개념은 습득은 했다. 시작은 했으니 이제부터 활용하는 단계로 올라가기 위해서는 더 많은 노력이 필요할 것이다. 닫기
정말 좋은 책! 처음엔 가볍게, 이후는 진지하게 읽어나가세요. ^^ rl**a0305 | 2018-04-07 | 추천: 0 |

딥러닝, 머신러닝, 인공지능… 그냥 무시하고 지나치기에는 우리 사회에 미치는 영향과 범위가 크고 앞으로도 더욱 커질 것이기에 이 책은 분명 가치가 있을 것입니다. 단! 너무 난이도를 가볍게 보지는 마세요. 처음엔 가볍게 지나가고 다시 한 번 진지하게 읽어나가세요. 수학적 지식을 하나하나 다시 자신의 것으로 만들어 나가세요. 그러나보면 분명 스스로가 큰 성장을 이룰 수 있을 것을 확신합니다. 블로그 리뷰 https://mechanickim.github.io/2018/04/07/... 더보기

딥러닝, 머신러닝, 인공지능…
그냥 무시하고 지나치기에는 우리 사회에 미치는 영향과 범위가 크고 앞으로도 더욱 커질 것이기에
이 책은 분명 가치가 있을 것입니다.

단! 너무 난이도를 가볍게 보지는 마세요.
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[북뉴스]

딥러닝의 기반은 수학이다

2018-05-23 | 조회: 1560

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