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    엑셀로 배우는 딥러닝

    엑셀로 배우는 딥러닝 AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문

    • 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저
    • 권기태 역
    • 성안당
    • 2020년 05월 25일
    • 정가
      23,000원
    • 판매가
      20,700원 [10% 할인]
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    ISBN: 9788931556704 208쪽 182 x 235 (㎜)

    지금 이책은

    • 판매지수 : 320

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    책 소개

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    출판사 리뷰


    저자 소개

    와쿠이 요시유키

    (1950)
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 일본
    • 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자
    • 인기지수 : 329
    최근저서

     1950년에 도쿄에서 태어나 도쿄교육대학(현 쓰쿠바대학) 수학과를 졸업하고 교편을 잡았다. 현재 고등학교에서 수학을 가르치고 있으며, 컴퓨터를 활용한 교육법과 통계학 연구에 힘쓰고 있다. 국내에 소개된 저서로는 《그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학》(공저, 2016), 《과학 잡학 사전》(공저, 2013), 《문구의 과학》(공저, 2017) 등이 있으며, 그밖의 주요 저서로는 《그림으로 설명하는 스피드 계산 기술(図解․速算の技術)》, 《통계력 퀴즈(統計力クイズ)》, 《도구로서의 푸리에 해석(道具としてのフ-リエ解析)》, 《도구로서의 베이즈 통계(道具としてのベイズ統計)》 등이 있다.

    와쿠이 사다미

    (1952)
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 일본
    • 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자 , 기타
    • 인기지수 : 303
    최근저서

    1952년 도쿄에서 태어났다. 도쿄대학교 이학계 연구과 석사과정을 수료하고 후지쓰에 입사했다. 그 후 가나가와 현립 고등학교에서 학생들을 가르치다가 과학 논픽션 작가로 독립해 지금은 책을 쓰며 잡지에 과학 관련 기사를 연재하고 있다. 어려운 과학 개념을 이해하기 쉽고 친절하게 설명하는 것으로 정평이 나 있다. 국내에 소개된 저서로는 《그림으로 설명하는 개념 쏙쏙 통계학》(공저, 2016), 《과학 잡학사전》(공저, 2013), 《문구의 과학》(공저, 2017) 등이 있고, 그 밖의 주요 저서로는 《도해 베이스 통계 ‘완전’ 입문》, 《Excel로 배우는 통계 해석》 등이 있다.

    역자 소개

    권기태
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자 , 대학교재 저자
    • 인기지수 : 43
    최근저서

    서울대학교 계산통계학과 학사
    서울대학교 계산통계학과 석사
    서울대학교 계산통계학과 박사
    University of Southern California, 전산학과 Post-Doc.
    현재 강릉대학교 컴퓨터공학과 교수

    책 속에서

    목차

    저자 서문
    역자 서문
    이 책의 사용 방법
    Excel 샘플 파일 다운로드 방법

    Chapter 01 딥러닝의 시작
    § 01 간단한 합성곱 신경망의 구조
    § 02 AI와 딥러닝

    Chapter 02 Excel의 확인과 응용
    § 01 이용하는 Excel 함수는 단 7개
    § 02 Excel의 참조형식
    § 03 Excel 해 찾기 사용 방법
    § 04 회귀분석과 최적화 문제

    Chapter 03 뉴런 모델
    § 01 신경 세포의 동작
    § 02 신경세포의 동작을 수식으로 표현
    § 03 인공 뉴런과 활성화 함수
    § 04 계단 함수에서 시그모이드 함수까지

    Chapter 04 신경망의 구조
    § 01 개괄적인 신경망의 구조
    § 02 신경망이 필기체 문자를 식별
    § 03 훈련 데이터에서 신경망의 출력을 산출
    § 04 정답과 출력의 오차
    § 05 신경망의 목적함수
    § 06 신경망의 최적화
    § 07 최적화된 매개변수를 해석
    § 08 신경망을 테스트하자
    § 09 현실의 필기체 문자에 신경망을 응용

    Chapter 05 합성곱 신경망의 구조
    § 01 개괄적인 합성곱 신경망의 구조
    § 02 합성곱 신경망이 필기체 숫자를 식별
    § 03 합성곱 신경망의 입력층
    § 04 합성곱 신경망을 특징짓는 합성곱층
    § 05 합성곱 신경망의 풀링층
    § 06 합성곱 신경망의 출력층
    § 07 정답과 출력의 오차
    § 08 합성곱 신경망의 목적함수
    § 09 합성곱 신경망의 최적화
    § 10 최적화된 매개변수를 해석
    § 11 합성곱 신경망을 테스트하자
    § 12 매개변수에 음수를 허용하면
    § 13 은닉층의 활성화 함수를 변경

    Appendix 부록
    A 훈련 데이터 (1)
    B 훈련 데이터 (2)
    C 해 찾기의 설치 방법
    D 패턴 유사도의 수식 표현

    Index 색인

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