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#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "신경망 설계"는 인공지능 분야의 중요한 이론과 실제를 다룬 책으로, 마틴 헤이건을 비롯한 여러 저자들이 집필하였습니다. 이 책은 신경망 이론에 대한 체계적이고 상세한 설명을 제공하여, 독자가 이 복잡한 주제를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 특히, 인공 신경망의 역사와 주요 개념, 구조, 훈련 방법을 포괄적으로 다루고 있어, 인공지능에 관심 있는 이들에게 큰 도움이 될 것입니다. 이 책은 2019년 대한민국학술원 우수학술도서로 선정될 만큼 그 가치를 인정받고 있으며, 대학원 교재로도 널리 사용되고 있습니다. 신경망의 이론적 기반을 다지는 데 중점을 두고 있으며, 선형대수 이론을 통해 수학적 이해를 돕습니다. 각 장마다 예제와 문제 풀이..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다. "선형대수"는 수학의 중요한 분야로, 과학과 공학의 다양한 문제를 해결하는 데 필수적인 도구입니다. Howard Anton의 저서 "선형대수"는 이 주제를 체계적이고 친절하게 설명하며, 대학 초년생들이 이해하기 쉽게 구성되어 있습니다. 이 책은 2019년에 출판된 "Elementary Linear Algebra"의 번역서로, 오랜 시간 동안 많은 학생들에게 사랑받아온 교재입니다. 선형대수는 연립일차방정식의 해를 찾기 위한 기초 개념에서 시작하여, 행렬 이론과 선형 변환 등으로 발전해왔습니다. 이 책은 이러한 기본 개념을 명확하게 설명하고, 최신 기법과 응용 사례를 포함하여 독자들이 실질적인 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 특히, 선형대..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "파이썬을 이용한 통계수학"은 데이터 사이언스 전공자를 위해 설계된 실용적인 교재로, 통계학의 기초부터 심화 개념까지를 포괄적으로 다루고 있습니다. 저자 권세혁 교수는 성균관대학교 통계학과에서 박사 학위를 취득하고, 현재 한남대학교에서 빅데이터 전공 교수로 활동하고 있는 전문가입니다. 이 책은 통계학이 데이터 사이언스의 핵심 학문으로 자리 잡은 4차 산업혁명 시대에 필요한 수학적 지식을 제공하고자 합니다. 책은 총 5장으로 구성되어 있으며, 각 장에서는 통계수학의 기초 개념과 함께 Python을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 데이터 분석에 적용하는 방법을 설명합니다. 첫 번째 장에서는 통계학의 기초와 Python 활용법을 소개하고, 두..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "기계는 왜 학습하는가"는 현대 인공지능(AI)의 기초가 되는 수학적 원리와 알고리즘을 탐구하는 흥미로운 저서입니다. 저자 아닐 아난타스와미는 AI 기술의 발전 배경을 수학적 관점에서 명쾌하게 설명하며, 독자들이 기계 학습의 본질을 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 책은 AI의 역사와 발전 과정을 통해 우리가 현재 경험하고 있는 AI의 작동 원리를 쉽게 풀어냅니다. 책은 1950년대의 퍼셉트론 개념에서 시작해 현대의 심층 신경망에 이르기까지, 기계 학습의 발전 과정을 상세히 소개합니다. 특히, 선형 대수, 미적분, 확률 이론 등 기계 학습의 기초가 되는 수학적 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 이러한 접근은 독자들이 AI의 복잡한..

#광고 - 링크로 구매 시 글쓴이에게 소정의 수수료가 제공됩니다.  "프로그래머를 위한 선형대수"는 프로그래밍과 수학의 교차점에서 선형대수의 중요성을 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 저자 히라오카 카즈유키는 선형대수가 프로그래머들에게 왜 필수적인지, 그리고 그 이론이 실제 프로그래밍에 어떻게 적용되는지를 명쾌하게 설명하고 있습니다. 이 책은 특히 컴퓨터 그래픽스, 데이터 과학, 수치 해석 등 다양한 분야에서 선형대수가 어떻게 활용되는지를 구체적으로 다룹니다. 수식의 의미를 이해하는 것이 핵심인 이 책은 단순히 수식을 따라가는 것이 아니라, 그 수식이 나타내는 개념과 원리를 깊이 있게 탐구합니다. 책의 구성은 명쾌하며, 각 장은 선형대수의 기초 개념부터 시작하여, 점차 복잡한 주제로 넘어가는 구조로 되어 있..

『선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬』은 머신러닝을 깊이 있게 이해하고자 하는 독자들에게 최적의 선택이 될 수 있는 책입니다. 이 책은 머신러닝의 근본적인 기초가 되는 선형대수, 통계학, 최적화 이론을 하나의 체계로 정리하여 제공합니다. 특히 수학적 개념이 부족한 독자들도 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 그림과 친절한 설명을 통해 복잡한 수학 수식을 이해할 수 있도록 돕습니다. 머신러닝 알고리즘을 단순히 소개하는 것에 그치지 않고, 해당 알고리즘의 작동 원리를 수학적으로 풀어내어 독자들이 깊이 있는 이해를 할 수 있도록 구성되었습니다. 또한, 이론을 바탕으로 파이썬 코드를 통해 실습을 진행할 수 있으며, 사이킷런과 텐서플로 라이브러리를 활용한 실제 예제를 통해 실무에 적용할 수 있는 능력..