연필과 종이로 풀어보는 AI 딥러닝 수학 워크북 214제
아티오
2025년 12월 10일 출간
국내도서 : 2025년 12월 01일 출간
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작품소개
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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
ㆍ AI/머신러닝을 제대로 이해하고 싶은 개발자
ㆍ 딥러닝 수학의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학생
ㆍ 블랙박스 AI가 아닌 원리를 알고 싶은 실무진
ㆍ 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
ㆍ AI/머신러닝을 제대로 이해하고 싶은 개발자
ㆍ 딥러닝 수학의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학생
ㆍ 블랙박스 AI가 아닌 원리를 알고 싶은 실무진
ㆍ 수학적 직관력을 기르고 싶은 연구사
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)
214개 단계별 연습문제로 무리 없이 마스터할 수 있고 손으로 직접 체험할 수 있습니다. 이론과 실무의 완벽한 연결고리 제공합니다. 더 이상 딥러닝을 두려워하지 마세요. 연필 하나면 충분합니다.
인물정보
콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 컴퓨터 과학 부교수로 재직중이며, 이매진 AI 연구소를 이끌고 있다. 그의 연구와 교육은 인공지능, 인간·컴퓨터 상호작용, 교육, 윤리, 그리고 신경과학에 걸쳐있다. 그는 150편 이상의 동료 심사 논문을 발표했으며, 그중 많은 논문이 최고의 국제 학술대회에서 최우수 논문상과 명예 언급상을 수상했다. 콜로라도 대학교 올해의 학생부 교수상과 교육 및 연구 우수성을 수상하는 등 여러 대학에서 우수한 성적을 거두었다.
현대 AI 모델을 명확하고 단계별로 설명함으로써 이해할 수 있도록 하는 글로벌 교육 운동인 손으로 배우는 AI를 창시한 사람이기도 하다. 그의 작품은 LinkedIn, X(구 트위터), Substack, YouTube에서 20만 명 이상의 팔로워를 보유한 커뮤니티에 영감을 주었다.
연구, 교육, 그리고 홍보를 통해 AI의 최전선에서 전 세계 학습자들이 더 인간 중심적이고 투명하며 접근하기 쉽게 만들기 위한 노력을 하고 있다.
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