
연필과 종이로 풀어보는 AI 딥러닝 수학 워크북 214제
Description
책소개
코딩 없이 연필과 종이만으로 딥러닝의 핵심을 완전정복한다.
전세계 AI 전문가들이 극찬한 핸즈온 워크북으로 복잡한 코드와 프로그래밍 없이, 오직 손으로 직접 계산하며 딥러닝의 수학적 원리를 체득할 수 있는 혁신적인 학습서입니다.
이런 분들께 강력 추천
● AI/머신러닝을 제대로 이해하고 싶은 개발자
● 딥러닝 수학의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학생
● 블랙박스 AI가 아닌 원리를 알고 싶은 실무진
● 수학적 직관력을 기르고 싶은 연구사
전세계 AI 전문가들이 극찬한 핸즈온 워크북으로 복잡한 코드와 프로그래밍 없이, 오직 손으로 직접 계산하며 딥러닝의 수학적 원리를 체득할 수 있는 혁신적인 학습서입니다.
이런 분들께 강력 추천
● AI/머신러닝을 제대로 이해하고 싶은 개발자
● 딥러닝 수학의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학생
● 블랙박스 AI가 아닌 원리를 알고 싶은 실무진
● 수학적 직관력을 기르고 싶은 연구사
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목차
서문
추천사
1.
Dot Product(내적)
2.
Matrix Multiplication(행렬 곱)
3.
Linear Layer(선형 계층 또는 선형 변환층)
4.
Artificial Neuron(활성화 함수)
5.
Batch(인공 뉴런)
6.
Connection(배치)
7.
Hidden Layer(연결)
8.
Deep(깊이, 은닉층이 많은 신경망)
9.
Wide(너비, 뉴런 수가 많은 층)
10.
Softmax(소프트 맥스 함수 또는 확률 분포화 함수)
11.
Gradient(기울기)
추천사
1.
Dot Product(내적)
2.
Matrix Multiplication(행렬 곱)
3.
Linear Layer(선형 계층 또는 선형 변환층)
4.
Artificial Neuron(활성화 함수)
5.
Batch(인공 뉴런)
6.
Connection(배치)
7.
Hidden Layer(연결)
8.
Deep(깊이, 은닉층이 많은 신경망)
9.
Wide(너비, 뉴런 수가 많은 층)
10.
Softmax(소프트 맥스 함수 또는 확률 분포화 함수)
11.
Gradient(기울기)
상세 이미지
GOODS SPECIFICS
- 발행일 : 2025년 12월 01일
- 쪽수, 무게, 크기 : 120쪽 | 152*228*20mm
- ISBN13 : 9791192991931
- ISBN10 : 1192991931
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