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수학으로 만드는 기초 AI : 단계별로 구현하는 인공신경망 (1회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
신재민, 申宰珉, 1986-
서명 / 저자사항
수학으로 만드는 기초 AI : 단계별로 구현하는 인공신경망 / 신재민 지음
발행사항
서울 :   한빛아카데미,   2024  
형태사항
316 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
총서사항
STEM@cookbook
ISBN
9791156640400
서지주기
참고문헌(p. 10)과 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.3 2024z46 등록번호 111902780 (1회 대출) 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

인공신경망은 인공지능을 구현하는 기술 중 한 가지 형태이며, 대화형 인공지능 서비스 챗GPT나 바둑 인공지능 프로그램 알파고는 모두 인공신경망에 기반한다. 이 책은 인공신경망을 가장 쉬운 형태부터 차근차근 배우는 과정을 제공한다. 수학적 원리와 파이썬 프로그래밍을 함께 적용하며, 프레임워크에 최대한 의존하지 않고 AI 모델을 구현하는 방법을 학습할 수 있다. 수많은 예제와 단계별 설명을 따라가면 복잡한 개념도 이해할 수 있다.

수학과 프로그래밍으로 차근차근 구현하는 기초 인공신경망

인공신경망은 인공지능을 구현하는 기술 중 한 가지 형태이며, 대화형 인공지능 서비스 챗GPT나 바둑 인공지능 프로그램 알파고는 모두 인공신경망에 기반한다. 이 책은 인공신경망을 가장 쉬운 형태부터 차근차근 배우는 과정을 제공한다. 수학적 원리와 파이썬 프로그래밍을 함께 적용하며, 프레임워크에 최대한 의존하지 않고 AI 모델을 구현하는 방법을 학습할 수 있다. 수많은 예제와 단계별 설명을 따라가면 복잡한 개념도 이해할 수 있다. 이 책으로 인공신경망을 구축하는 과정을 상세하게 학습해보자.

※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 풀이는 제공하지 않습니다.

수학과 프로그래밍을 모두 잡을 수 있는 기초 인공지능 교과서

『수학으로 만드는 기초 AI』는 인공지능의 기술 중 하나인 인공신경망을 수학적 원리와 함께 구현하는 책입니다. 저자는 수학 개념과 파이썬 프로그래밍을 꼭 필요한 만큼만 설명함으로써 학습 부담을 줄였습니다. 따라서 수학과 파이썬에 자신이 없더라도 이 책을 처음부터 차근차근 학습하면 기초적인 인공신경망을 구현할 수 있습니다. 또한 특정 프레임워크에 의존하지 않고 인공신경망 모델을 구축하므로 핵심 원리를 이해하고 실무에서도 응용할 수 있습니다. 이 책 한 권으로 수학과 프로그래밍을 균형 있게 학습하며 인공신경망을 스스로 구현하는, 즐거운 경험을 해보시기 바랍니다.


정보제공 : Aladin

저자소개

신재민(지은이)

고려대학교 수학과를 졸업한 후 동 대학원에서 이학석사 및 이학박사 학위를 취득했다. 이화여자대학교에서 박사후연구원과 연구교수를 지냈으며, 현재 충북대학교 수학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 응용수학, 수치해석, 수치편미분방정식이다.

정보제공 : Aladin

목차

들어가기 전에

PART 1 파이썬 기초
SECTION 01 파이썬 개발 환경 구축하기
SECTION 02 파이썬 시작하기

PART 2 수치 최적화 기법
SECTION 03 수열과 급수
SECTION 04 일변수함수의 최적화 문제
SECTION 05 일변수함수의 그래프
SECTION 06 일변수함수의 수치 최적화 알고리즘
SECTION 07 다변수함수의 최적화 문제
SECTION 08 이변수함수의 그래프
SECTION 09 다변수함수의 수치 최적화 알고리즘

PART 3 분류함수
SECTION 10 최소제곱법
SECTION 11 비선형 회귀
SECTION 12 일차원 단순 분류기
SECTION 13 일차원 복합 분류기
SECTION 14 이차원 분류기
SECTION 15 이차원 분류기 : 반복문을 통한 일반화
SECTION 16 다중 분류기 : 반복문을 통한 일반화

PART 4 행렬 표현법
SECTION 17 다중 분류기
SECTION 18 편향 강조 행렬 표현법
SECTION 19 다층 구조
SECTION 20 소프트맥스
SECTION 21 ReLU 함수
SECTION 22 교차 엔트로피 오차

PART 5 데이터 배치 처리
SECTION 23 행 데이터 강조 형식
SECTION 24 배치 처리
SECTION 25 확률경사하강법
SECTION 26 적응성 방법

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