장바구니 담기 close

장바구니에 상품을 담았습니다.

장바구니로 계속쇼핑하기
인공지능을 위한 수학
미리보기

인공지능을 위한 수학

  • 이시카와아키히코
  • |
  • 프리렉
  • |
  • 2018-11-22 출간
  • |
  • 336페이지
  • |
  • 182 X 232 mm
  • |
  • ISBN 9788965402282
판매가

25,000원

즉시할인가

22,500 원

카드할인

0원(즉시할인 0%)

적립금

1,250원 적립(5%적립)

배송비

무료배송

(제주/도서산간 배송 추가비용:3,000원)

추가혜택

네이버페이 무조건 1%적립+ 추가 1%적립

추가상품
상품선택
독서대 7,900원 독서대 선택안함 0원
수량
+ -
총주문금액
22,500원
장바구니 구매하기

※ 스프링제본 상품은 반품/교환/환불이 불가능하므로 신중하게 선택하여 주시기 바랍니다.

북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




꼭 필요한 것만 골라 배우는 인공지능 맞춤 수학
인공지능 프로그래밍에 모든 수학이 사용되는 것은 아닙니다. 이 책은 실제로 인공지능에 쓰이는 꼭 필요한 수학만 기초부터 탄탄하게 다루고 있습니다. 이어서 대표적인 인공지능 알고리즘에 수학이 어떻게 활용되는지 하나하나 살펴봅니다. 인공지능에 관심이 있는 분이라면 누구나 이 책을 출발점으로 삼아 그동안 어렵다고 느꼈던 머신러닝, 딥러닝의 원리와 수식을 다시 바라보고 만끽할 수 있을 것입니다.

이 책의 목표
● 인공지능 관련서에 나오는 복잡한 수식에 대한 거부감을 줄인다.
● 인공지능 관련서를 읽을 때 필요한 수학적인 맷집과 기초 체력을 키운다.
● 주요 인공지능 알고리즘과 수식의 의미를 이해할 수 있다.

이런 분들께 추천합니다!
● 인공지능 전문 서적을 볼 때, 수많은 수식에 현기증을 느끼는 분
● 인공지능 알고리즘을 체계적으로 배우고 싶지만, 어떤 수학책부터 봐야 할지 막막한 분
● 인공지능 알고리즘으로 모델을 만들고는 있지만, 블랙박스처럼 사용하고 있어서 이 기회에 수학을 제대로 다시 배워보고 싶은 분

응용편 실습을 위한 소스 코드
이 책에서 코드를 다루지는 않지만, 응용편(5, 6, 7장) 내용은 소스 코드를 내려받아 직접 실습해 보면서 확인할 수 있습니다. 일본어 원서 기준으로 만들어진 소스 코드와 학습 데이터를 이 책의 역자인 현업 AI/ML 개발자가 번역서 기준으로 다시 재구성하였습니다. 지면 관계상 실습 환경을 구성하기 위한 PC 설정 방법 등은 이 책에서 다루고 있지 않습니다. 다만, 다음의 번역서 기준 소스 코드 저장소에 간단한 환경 구성 방법을 안내해 두었으니 참고하기 바랍니다.

https://github.com/freelec/ai-math-book.git

- 베타리더 후기 -

이 책은 머신러닝을 배우는 데 필수적인 수학 전반에 대해서 소개하고 있습니다. 수포자분들도 충분히 볼 수 있는 책으로 수학 때문에 머신러닝을 망설이는 개발자분께 추천합니다.
- 익명의 수학도 M

"어떻게 인공지능을 시작하면 좋을까?", 아니면 "이미 시작했지만 내가 아는 것이 없는데...."라는 생각이 드는 사람들에게 효과적일 것 같습니다.
- 도경태(Keen Dev), 네이버 클로바 갓 입사

수학과 컴퓨터 과학 분야 사이의 적절한 가교 역할을 해주는 책입니다. 수학의 기초를 과외 선생님처럼 차근차근 설명해주고, 적절한 예제를 제시하여 이해를 돕고 있습니다. 다음 장으로 차근차근 전진하다 보면, 어느새 딥러닝 활용 부분에 앞에서 배운 수학 내용을 써먹고 있는 본인을 발견할 수 있을 것입니다.
- 박수석, 컬리 운영플랫폼팀 개발자

실제 프로그래밍으로 구현하는 과정에서 기본 원리인 수학을 ‘알고 보는 것과 모르고 보는 것의 차이’를 느끼게 해주는 책입니다. 이 책은 인공지능 기술의 원리를 이해하는 즐거움을 선사합니다.
- 박원주(Brian Park), HOSTWAY IDC 클라우드 인프라 마케터

책 중간중간에 있는 연습문제들과 활용사례들은 수학의 이해를 돕고 수학의 활용에 대한 궁금증들을 해소해 줍니다.
- 남궁선(Seon Namkung), 한양대학교 ERICA 컴퓨터공학과 학생


목차


머리말
옮긴이의 글
베타리더 후기
이 책을 읽는 방법

기본편 | 인공지능 프로그래밍에 쓰이는 수학
CHAPTER 01 기초 수학
1-1 변수와 상수
1-2 1차식과 2차식
1-3 함수의 개념
1-4 제곱근
1-5 거듭제곱과 거듭제곱근
1-6 지수함수와 로그함수
1-7 자연로그
1-8 시그모이드 함수
1-9 삼각함수
1-10 절댓값과 유클리드 거리
1-11 수열
1-12 집합과 원소

CHAPTER 02 미분
2-1 극한
2-2 미분의 기초
2-3 상미분과 편미분
2-4 그래프 그리기
2-5 함수의 최댓값과 최솟값
2-6 초등함수와 합성함수의 미분, 그리고 곱의 법칙
2-7 특수 함수의 미분

CHAPTER 03 선형대수
3-1 벡터
3-2 덧셈과 뺄셈, 그리고 스칼라배
3-3 유향선분
3-4 내적
3-5 직교 조건
3-6 법선벡터
3-7 벡터의 노름
3-8 코사인 유사도
3-9 행렬의 덧셈과 뺄셈
3-10 행렬의 곱셈
3-11 역행렬
3-12 선형 변환
3-13 고윳값과 고유벡터

CHAPTER 04 확률과 통계
4-1 확률
4-2 확률변수와 확률분포
4-3 결합확률과 조건부확률
4-4 기댓값
4-5 평균과 분산, 그리고 공분산
4-6 상관계수
4-7 최대가능도추정

응용편 | 인공지능 알고리즘에 응용하는 수학
CHAPTER 05 선형회귀
5-1 회귀 모델로 주택 가격 추정하기
5-2 데이터 세트 ‘Boston Housing Dataset’
5-3 선형회귀 모델
5-4 최소제곱법으로 파라미터 도출하기
5-5 정규화로 과학습 줄이기
5-6 완성된 모델 평가하기

CHAPTER 06 자연어 처리
6-1 자연어 처리로 문서의 카테고리 알아맞히기
6-2 카테고리별 데이터 세트
6-3 자연어 처리의 작동 원리
6-4 문장에서 품사 분석하기
6-5 단어 필터링하기
6-6 문서를 단어 벡터로 변환하기
6-7 단어 벡터에 가중치 주기
6-8 문서 분류하기
6-9 완성된 모델 평가하기

CHAPTER 07 이미지 인식
7-1 딥러닝으로 손글씨 인식하기
7-2 데이터 세트 ‘MNIST’
7-3 신경망이란? - 기초
7-4 신경망이란? - 심화
7-5 심층 신경망이란?
7-6 순전파
7-7 손실 함수
7-8 경사하강법 사용하기
7-9 오차역전파법 사용하기
7-10 완성된 모델 평가하기

맺음말
참고자료
색인

도서소개


 

추천포스트

교환 및 환불안내

도서교환 및 환불
  • ㆍ배송기간은 평일 기준 1~3일 정도 소요됩니다.(스프링 분철은 1일 정도 시간이 더 소요됩니다.)
  • ㆍ상품불량 및 오배송등의 이유로 반품하실 경우, 반품배송비는 무료입니다.
  • ㆍ고객님의 변심에 의한 반품,환불,교환시 택배비는 본인 부담입니다.
  • ㆍ상담원과의 상담없이 교환 및 반품으로 반송된 물품은 책임지지 않습니다.
  • ㆍ이미 발송된 상품의 취소 및 반품, 교환요청시 배송비가 발생할 수 있습니다.
  • ㆍ반품신청시 반송된 상품의 수령후 환불처리됩니다.(카드사 사정에 따라 카드취소는 시일이 3~5일이 소요될 수 있습니다.)
  • ㆍ주문하신 상품의 반품,교환은 상품수령일로 부터 7일이내에 신청하실 수 있습니다.
  • ㆍ상품이 훼손된 경우 반품 및 교환,환불이 불가능합니다.
  • ㆍ반품/교환시 고객님 귀책사유로 인해 수거가 지연될 경우에는 반품이 제한될 수 있습니다.
  • ㆍ스프링제본 상품은 교환 및 환불이 불가능 합니다.
  • ㆍ군부대(사서함) 및 해외배송은 불가능합니다.
  • ㆍ오후 3시 이후 상담원과 통화되지 않은 취소건에 대해서는 고객 반품비용이 발생할 수 있습니다.
반품안내
  • 마이페이지 > 나의상담 > 1 : 1 문의하기 게시판 또는 고객센터 1800-7327
교환/반품주소
  • 경기도 파주시 문발로 211 1층 / (주)북채널 / 전화 : 1800-7327
  • 택배안내 : CJ대한통운(1588-1255)
  • 고객님 변심으로 인한 교환 또는 반품시 왕복 배송비 5,000원을 부담하셔야 하며, 제품 불량 또는 오 배송시에는 전액을 당사에서부담 합니다.