BEST SHORTCUT TO UNDERSTAND THE MATH OF DEEP LEARNING

AI의 블랙박스를 열자! 딥 러닝의 본질을 이해하기 위해서 필요한 「수학」을 「최단 코스」로 배울 수 있습니다! 「딥 러닝」의 동작 원리를 「정말로」 이해할 수 있는 책입니다. 본서에서는, 딥 러닝의 이해에는 빠뜨릴 수 없는 수학을 고교 1학년 레벨로부터, 부드럽게 해설합니다. (미분, 벡터, 행렬, 확률 등) 최단 코스에서 이해할 수 있도록 해설하는 수학의 분야는 필요 최소한의 것만으로 짜내, 그 상관관계를 ★특제의 철입 맵★에 정리했습니다. 또, 수학을 사용해 이치로부터 기술한 코드를 Jupyter Notebook 형식으로 제공하므로 실제로 움직이면서 배울 수 있습니다. 「딥 러닝」의 동작 원리를 「정말로」 이해할 수 있는 책입니다. 【도입편】 1장 기계 학습 입문 【이론편】 2장 미분·적분 3장 벡터·행렬 4장 다변수 함수의 미분 5장 지수함수・대수함수 6장 확률·통계 【실천편】 7장 선형 회귀 모델(회귀) 8장 로지스틱 회귀 모델(2치 분류) 9장 로지스틱 회귀 모델(다치 분류) 10장 딥 러닝 모델 【발전편】 11장 실용적인 딥 러닝을 목표로