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이토록 쉬운 딥러닝을 위한 기초 수학 with 파이썬

시작의기술, 이토록 쉬운 시리즈 03
마스이 도시카츠 지음 | 이중민 옮김 | 루비페이퍼 | 2019년 08월 13일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791186710524(1186710527)
쪽수 320쪽
크기 169 * 232 * 22 mm /535g 판형알림
이 책의 원서/번역서 プログラマのためのディ-プラ-ニングのしくみがわかる數學入門/增井敏克

책소개

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이 책의 주제어

딥러닝도 모르겠는데 수학은 손놓은 지 오래다?
이 책을 한마디로 설명하자면 ‘수학 기초와 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 기초’라고 할 수 있습니다. 기초 수학을 설명한 후 여기서 파생하는 머신러닝과 딥러닝의 주요 개념인 회귀, 신경망, 경사하강법, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 강화 학습 등을 설명합니다. 그리고 각 개념을 구현하는 파이썬 코드도 함께 소개합니다.

저자소개

저자 : 마스이 도시카츠

마스이 기술사 사무소 대표. 정보 공학 부문 기술사이며 비즈니스 수학 검정 1급에 합격하고 공익 재단 법인 일본 수학 검정 협회 인정 트레이너로도 활동 중이다. 비즈니스와 수학 그리고 IT를 조합하여 컴퓨터를 효율적으로 사용하기 위한 지원 및 각종 소프트웨어 개발, 데이터 분석 등을 실시하고 있다. 저서로는 『집에서 배울 수 있는 보안 기본』, 『프로그래머의 뇌를 단련하는 수학 퍼즐』 『업무에 도움이 되는 데이터 분석 통계』 『엔지니어가 살아남기 위한 테크놀로지 수업』 등이 있다.

역자 : 이중민

“지속 가능한 삶이 무엇인가?”라는 고민으로 디지털 노마드가 되어 다양한 IT 기술을 탐구하고 이를 콘텐츠로 만드는 일을 공부하는 중입니다. PC 및 하드웨어 전문 리뷰 사이트인 pcBee에서 테크니컬 라이터로 활동하면서 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 환경을 분석하고 기사를 작성하면서 전문 지식을 쌓았습니다. 이후 프리랜서 웹 마스터로 다양한 웹 사이트 개발을 경험했습니다. IT 개발과 관련한 인사이트를 계속 키우는 중입니다. 『PC 조립 관리 수리 길라잡이 2002: 세상에 단 하나뿐인 내 PC 만들기』(정보문화사, 2002)를 함께 썼고 『처음 배우는 블록체인』(한빛미디어, 2018)을 옮겼습니다.

목차

Chapter 1. 딥러닝을 배우기 전 알아 둬야 할 머신러닝과 신경망 이야기
Q 생각해보기
1.1 어떤 동작을 ‘똑똑’하다고 할까
1.1.1 일반적인 시스템 개발과 인공지능 시스템 개발의 차이
1.1.2 데이터를 ‘학습’한다는 의미
1.1.3 지금까지의 인공지능 연구와 성과
1.2 머신러닝의 사고방식
1.2.1 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
1.2.2 머신러닝의 장점과 한계
1.2.3 가볍게 살펴보는 머신러닝 사례
1.3.3 작은 크기의 신경망부터 구성
1.3 신경망
1.3.1 신경망과 딥러닝
1.3.2 신경망의 동작 살펴보기
1.4 파이썬 기초
1.4.1 개발 목적에 적합한 프로그래밍 언어 선택하기
1.4.2 파이썬의 특징
1.4.3 파이썬 개발 환경 설치
1.4.4 파이썬의 숫자 타입과 산술 연산자
1.4.5 변수, 리스트, 튜플
1.4.6 조건문과 반복문
1.4.7 함수, 클래스, 객체
1.4.8 스크립트 파일 사용
1.4.9 라이브러리 사용
연습 문제 ①, ②

Chapter 2. 수열, 통계, 확률 근거에 따라 결정하는 방법
Q 생각해보기
2.1 대량의 데이터를 다루는 수열과 집합
2.1.1 수열 표현과 점화식
2.1.2 수열의 합과 시그마
2.1.3 수열을 다루는 리스트와 리스트 내포
2.1.4 집합
2.1.5 평균, 분산, 표준편차
2.1.6 데이터의 표준값
2.1.7 데이터의 분포
2.2 답이 정확한지 확인하는 확률
2.2.1 확률의 개념
2.2.2 확률변수와 확률분포
2.2.3 결합확률과 조건부확률
2.2.4 베이즈 정리
2.3 대량의 데이터에서 추정하는 방법
2.3.1 표본 추정
2.3.2 표본을 추출할 때 사용하는 난수
2.3.3 확률분포 추정
연습 문제 ③, ④

Chapter 3. 벡터와 행렬 - 다양한 입출력을 한꺼번에 처리
Q 생각해보기
3.1 데이터를 일렬로 정리하는 벡터
3.1.1 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서
3.1.2 벡터의 합, 차, 크기
3.1.3 벡터의 내적
3.2 다차원 데이터를 다루는 행렬
3.2.1 행렬의 덧셈과 곱셈
3.2.2 전치행렬과 역행렬
3.2.3 행렬의 사상과 연립방정식
연습 문제 ⑤, ⑥

Chapter 4. 함수와 미분 - 최적값에 수렴하는 방법
Q 생각해보기
4.1 입력으로 출력을 결정하는 함수
4.1.1 대응표와 함수의 그래프
4.1.2 지수함수와 로그함수
4.1.3 오차의 최솟값 계산
4.2 미분으로 그래프의 접선 계산
4.2.1 접선의 기울기
4.2.2 복잡한 함수의 미분
4.2.3 미분 가능 함수
4.3 여러 개 변수를 미분하는 편미분
4.3.1 편미분과 기울기 벡터
4.3.2 다변수 함수의 최솟값 계산 조건
연습 문제 ⑦, ⑧

Chapter 5. 예측과 최적화 - 학습으로 결과 도출
Q 생각해보기
5.1 데이터로 예측하는 회귀분석과 로지스틱 회귀
5.1.1 1차함수를 이용한 예측
5.1.2 회귀분석
5.1.3 다중회귀분석과 확률적 경사하강법
5.1.4 로지스틱 회귀
5.2 신경망의 손실함수 최적화
5.2.1 역전파
5.3 학습 모델 평가
5.3.1 교차 검증
5.3.2 과대적합을 막는 학습
연습 문제 ⑨, ⑩

Chapter 6. 신경망과 딥러닝 - 정확도 향상과 이미지 인식 등의 응용
Q 생각해보기
6.1 과거 신경망의 문제점
6.1.1 기울기 소실 문제와 활성화 함수
6.1.2 가중치의 초깃값을 정하는 오토 인코더
6.1.3 과대적합과 드롭아웃
6.2 합성곱 신경망
6.2.1 이미지 데이터의 특징 표현

6.2.2 합성곱층
6.2.3 풀링층
6.2.4 합성곱 신경망의 학습
6.2.5 데이터 확장에 따른 이미지 추가와 전이 학습
6.2.6 생성적 적대 신경망
6.2.7 미니배치 학습과 배치 정규화
6.3 순환 신경망과 재귀 신경망
6.3.1 학습 데이터가 변하는 신경망
6.3.2 LSTM과 GRU
연습 문제 ⑪

Chapter 7. 강화 학습 - 스스로 학습하는 인공지능 구축
Q 생각해보기
7.1 몬테카를로 방법과 동적 계획법
7.1.1 결과 평가의 가치 추정
7.1.2 마르코프 결정 과정의 모델링
7.1.3 몬테카를로 방법을 이용한 학습
7.1.4 동적 계획법과 벨만 방정식
7.2 On-policy 학습과 Off-policy 학습
7.2.1 시간차 학습
7.2.2 Sarsa 학습
7.2.3 Q 학습
7.3 심층강화학습
7.3.1 강화 학습과 신경망의 결합
7.3.2 새롭게 등장할 심층 강화 학습 이론
연습 문제 ⑫

연습 문제 해답

출판사 서평

딥러닝을 ‘이용하는 것’과 ‘이해하는 것’의 차이
이제는 많은 사람이 인공지능과 딥러닝이라는 용어를 언급하고 실제로 딥러닝이라는 기술의 원리부터 활용 방식 등을 살펴보고 있습니다. 또한 라이브러리와 프레임워크도 다수 등장해서 개발자가 접하기도 쉬워졌습니다. 덕분에 공개된 라이브러리를 이용하면 단 몇 줄의 소스 코드만으로 딥러닝을 쉽게 경험할 수 있죠. 단, 이러한 경험을 했다고 딥러닝을 이해했다고 말할 수는 없습니다. 이용하는 것과 이해하는 것은 완전히 다른 문제니까요.
예를 들어 딥러닝 기반 프로그램을 본격적으로 사용하려면 상... 더보기

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  • 3년 전 이세돌과 알파고의 바둑 대결이 있었다.  바둑 대결을 지켜 본 전세계 사람들은  알파고의 뛰어난 능력을 보면서  인공지능 기술이 이렇게까지 발전했나하고 놀라워했었다.  그리고 각종 언론을 통해 AI의 발전 상황과  AI가 바꿀 미래에 대한 전망,  AI가 앞으로 산업에 어떤 영향을 끼치게 될 것인지에 등  AI 관련... 더보기
  • 저도 파이썬을 조금씩 공부하고 있습니다만, 다른 사람의 코딩을 따라하는 정도이고 이것으로 내가 생각하는 딥러닝을 구현하려고하면 결국 장벽처럼 마주서는 분야가 수학입니다. 행렬은 어쩔수없는 기초이고, 함수와 그 무섭다는 미적분도 알아야하는 분야입니다. 더우기 딥러닝이 예측을 하는 프로세스가 작동을 하기에 회귀분석, 지수함수, 수열 등을 학습을 돕습니다. 그리고 우리 이세돌기사를 꺽었던 알파고가 사용했던, 몬테카를로 방법도 인공지능방법까지 학습범위로 사용합니다. 제대로된 딥러닝을 위한 최소한의 토대를 마련해준 책... 더보기
  •   2016년 구글 딥마인드에서 연구해온 인공지능 프로그램인 알파고와 대한민국 프로 바둑 기사인 이세돌 9단의 세기의 바둑 대결의 결과에 대해서는 알고 계실 것이다. 총 5번을 개국하였는데 많은 사람들의 예상과는 달리 알파고가 4승 1패로 승리했다. 이 대결은 세상에 놀라움과 두려움을 가지기에 충분했다. 알파고는 단순한 프로그램이 아닌 스스로 진화를 하는 능력을 보여 줬기 때문이다. 인공지능 진화가 딥러닝에 통해서 이루어지며 딥러닝의 방향과 목적에 따라서 인류에게 끼치는 영향을 상상만으로도 엄청났기 때문... 더보기
  •   프로그래밍 언어 파이썬, 가장 활용도가 높다. 실제 근무하는 회사에서 파이썬을 쓰고 있는 개발자분들이  많았는데, 전에는 C+자바 프로그램을 많이 썼다고 한다.  요즘은 파이썬을 쓰는 이유는 딥러닝, 라이브러리 등등의 연산처리와 활용도가 높아지기 때문에 훨씬 일의 능률을 위해서도 파이썬을 쓰려고 하는 추세라고 했다. 실제 개발자가 아닌 이상 파이썬이 어떤 프로그램인지. 설명하기도  이해하기도 힘들다. 물론. 개발자 분들이나 IT업 전문가들은 확실히  알고 있는 내... 더보기
  • 딥러닝과 파이썬 dj**dol | 2019-10-01 | 추천: 0 | 5점 만점에 5점
    새로운 미래를 향한 자기계발서, 인공지능이나 4차 산업을 말할 때, 단순한 시대 흐름 예측이나 미래를 향한 용어가 아니다. 이 책은 딥러닝이 무엇이며, 관련 프로그래밍을 사용해 활용할 수 있는 분야의 범위와 컴퓨터 공학과 수학의 절묘한 만남으로 풀이되는 책이다. 물론 인공지능은 알아도, 파이썬이나 딥러닝이 무엇인지, 여전히 모르는 초보자들은 어렵게 보이는 책일 것이다. 하지만 저자는 최대한 기초적인 지식과 자료수집, 관계 등을 설명하며 딥러닝을 구현하고 있다. 모든 학문을 알 필요도 없고, 프... 더보기

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