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    그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의

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    그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의 머리에 쏙쏙 들어오는 딥러닝 그림책

    • 조시 스타머 저
    • 김태헌 역
    • 제이펍
    • 2025년 11월 13일
    • 정가
      30,000원
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    ISBN: 9791194587835 368쪽 699g 188 x 257 (㎜)

    지금 이책은

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    이보다 시각적이고 직관적인 딥러닝 강의는 없다

    챗GPT와 같은 LLM은 마치 마법 같다. 간단한 프롬프트 하나로 시를 생성하거나 코드를 작성해주는 마법은 어떻게 일어나는 걸까? 이 책은 그 배경을 이해하기 쉽도록 개념을 작게 쪼개 직관적인 예시와 명확한 그림으로 보여준다. 신경망과 AI의 기초부터 시작해 이미지 분류, 자연어 처리 등 최신 기술까지 차근차근 알려주며, 주요 개념마다 파이토치 튜토리얼이 함께 제공되어 신경망을 처음부터 코딩하는 방법을 배울 수 있다. 부록에서는 학교에서 배웠지만 지금은 잊어버린 수학 개념을 그림으로 설명한다.


     


     


    출판사 리뷰

    마법 같은 인공지능을 그림으로 풀어내는 가장 친절한 입문서

    복잡하고 추상적으로만 느껴지던 신경망과 인공지능의 개념을 눈앞에 그림처럼 펼쳐 보이는 책이 나왔다. StatQuest 시리즈로 전 세계 데이터 과학자와 학생들에게 사랑받아온 조시 스타머가 이번에는 신경망과 인공지능을 주제로 쉽고 직관적인 해설을 선보인다.

    이 책의 가장 큰 매력은 ‘단순화가 아닌 명료화’다. 방정식과 기호를 그대로 쓰되, 그것이 어떻게 작동하는지를 그림과 비유로 풀어내 독자가 직접 눈으로 개념을 이해하게 한다. 텐서, 역전파, SoftMax, 크로스 엔트로피처럼 교과서에서는 어렵게만 보였던 개념이 차근차근 연결되면서 CNN, RNN, LSTM, 트랜스포머까지 자연스럽게 이어진다.

    또한 각 장에는 파이토치(PyTorch) 튜토리얼이 포함되어 있어 단순히 이해에 그치지 않고 직접 신경망을 만들어보며 손으로 체득할 수 있다. 학교에서 배웠지만 잊어버린 수학 개념도 부록에서 그림으로 다시 짚어주어 초심자부터 실무자까지 탄탄한 기반을 다지도록 했다.

    이 책은 신경망을 더 이상 ‘마법 같은 블랙박스’가 아니라 ‘눈으로 보고 손으로 만질 수 있는 도구’로 바꿔준다. 챗GPT를 비롯한 최신 AI 모델의 핵심 원리를 궁금해하는 독자에게 이 책은 직관과 이해의 즐거움을 동시에 선사할 것이다.

    ‘데이터계의 밥 로스’라고 불리는 조시 스타머 특유의 유머와 따뜻한 설명은 어려운 개념 앞에서 주눅 들었던 독자에게 용기를 줄 것이다. 이 책과 함께 인공지능이라는 거대한 숲을 두려움 없이 탐험해보자.

    주요 내용
    - 신경망과 AI의 기본 개념
    - 가중치와 편향 최적화하기: 역전파
    - ArgMax와 SoftMax로 출력 정리하기
    - 크로스 엔트로피로 학습 속도 높이기
    - 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류하기
    - 순환 신경망(RNN)으로 주식 예측하기
    - 장기 단기 메모리(LSTM)로 더 나은 주식 예측하기
    - 워드 임베딩으로 단어를 숫자로 변환하기
    - Seq2seq와 인코더-디코더 모델로 언어 번역하기
    - 어텐션, 트랜스포머로 더 나은 언어 번역하기


     



    저자 소개

    조시 스타머

    《그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의》(제이펍, 2023)의 저자이자, 세계에서 가장 인기 있는 머신러닝 유튜브 채널 ‘StatQuest with Josh Starmer’의 운영자다. 2016년부터 통계, 데이터 과학, 머신러닝 개념, 알고리즘을 혁신적이고 독특한 그림을 통해 설명해왔다. StatQuest는 전 세계의 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험에 합격하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다.

    역자 소개

    김태헌

    《Financial AI in Practice》(Manning, 2026 출간 예정), 《금융 AI의 이해》(제이펍, 2024), 《AI 소사이어티》(미래의창, 2022)(2022년 세종도서 교양부문 선정) 등 금융과 AI를 주제로 한 다수의 저서를 집필했다. 베이징 대학을 졸업한 후 캘리포니아 대학교 샌디에이고(UCSD)에서 국제경제 석사 학위를 받았으며, 현재 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 수석 데이터 과학자 겸 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 근무하고 있다. 아주대학교 인공지능대학원 겸임교수이자 세계 최대 데이터 과학 커뮤니티 캐글(Kaggle)의 그랜드 마스터로서 실무와 연구를 잇는 활동을 이어가고 있다.

    목차

    옮긴이 머리말 iii
    베타리더 후기 iv

    01 신경망과 AI의 기본 개념!!! 1
    02 역전파를 활용한 가중치와 편향 최적화!!! 19
    03 입력과 출력이 여러 개인 신경망!!! 69
    04 ArgMax와 SoftMax로 출력값 간단하게 만들기!!! 83
    05 크로스 엔트로피로 훈련 속도 높이기!!! 97
    06 합성곱 신경망으로 이미지 분류하기!!! 119
    07 순환 신경망으로 주가 예측하기!!! 133
    08 장단기 메모리로 더 나은 주가 예측하기!!! 153
    09 워드 임베딩으로 단어를 숫자로 변환하기!!! 171
    10 Seq2seq와 인코더-디코더 모델로 언어 번역하기!!! 183
    11 어텐션으로 더 나은 언어 번역하기!!! 199
    12 트랜스포머로 더욱 강력한 언어 번역하기!!! 213
    13 디코더-온리 트랜스포머로 대량의 텍스트 생성하기!!! 255
    14 인코더-온리 트랜스포머로 분류와 클러스터링하기!!! 267
    부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!! 277

    감사의 글 354 / 참고 문헌 355 / 찾아보기 356

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