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성안당 엑셀로 배우는 딥러닝 - AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문 (해외배송 가능상품)

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

와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 (지은이), 권기태 (옮긴이) <*> 성안당 <*> 2018-11-15

엑셀로 대화하고 차근차근 이해하는 딥러닝 첫 입문서. 하나의 숫자 이미지를 대상으로 합성곱 신경망이 ‘1’인가 ‘2’인가 판단을 내리는 워크시트의 예라든가, 테스트용 필기체 문자를 O, X 판단을 내리는 워크시트 등 딥러닝의 첫발을 내딛는 독자에게 도움 되는 예제가 다수 수록되어 있다.

특히 이 책의 예제 워크시트는 역자인 권기태 교수가 직접 워크시트를 제작하여 검증을 거쳤으며, (주)성안당 자료실-자료실에서 다운로드 가능하도록 제공하였다. 지난 겨울 일본 방문 시 원서를 발견하고 번역판을 내고 싶었다는 권기태 교수는 원서의 오류도 일부 수정하여 출간될 수 있도록 세심한 정성을 기울였다.

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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