친절한 딥러닝 수학 (인공신경망 이해를 위한 기초 수학)

인공 신경망 이해를 위한 책을 소개한다.

 

(인공 신경망 이해를 위한 기초수학) 친절한 딥러닝 수학 
다테이시 겐고 지음(김형민 옮김)

 

누가 읽으면 좋은가

인공지능 신경망에 흥미를 가지고

그 내부를 제대로 이해하고 싶은 개발자를 대상으로 한다.

 

주요 내용

- 신경망 개념과 구조

- 신경망이 문제를 해결하는 원리

- 확률, 미분, 선형대수, 함수, 벡터

- 퍼셉트론으로 이미지 판별하기

- 신경망의 가중치와 편향

- 최적화 문제와 목적 함수, 교차 엔트로피

- 순전파, 역전파, 오차역전파법, 경사하강법

- 합성곱 필터, 특징맵, ReLU, 풀링

 

관련 도서

- 처음 배우는 딥러닝 수학

- 소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편)

- 처음 시작하는 딥러닝

 

설명 방식

책에서는 인물을 3명 등장시키고,

대화를 통해서 궁금증을 해소시켜 나가는 방식이다.

 

독자가 궁금해할 궁금증과 해답을 제시함으로써

하나씩 단계적으로 이해를 시켜나가는 과정이 상당히 좋았다.

 

결론

나는 SW 개발자임에도 AI 분야는 초보이기에

인공지능 관련 서적을 자주 공부하려 한다.

 

그러나 여러 AI 기초 서적을 접하면서 느낀 것은

저자가 기초부터 아무리 쉽게 설명하려 해도

한계가 있다는 것이다.

 

개인적인 생각으로는

미분, 벡터, 행렬 등의 수학 지식을 채우고

신경망, 딥러닝 등의 기초를 여러 서적들을 통해

충분히 반복하며 학습해야 이해 수준이 깊어질 것 같다.

그리고 응용은 그 다음일 것이다.

 

 

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

www.yes24.com/Product/Goods/97636702

친절한 딥러닝 수학