- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
베스트
딥러닝을 위한 수학
- 아카이시 마사노리 저
- 신상재 역
- 위키북스
- 2020년 03월 30일
-
정가25,000원
-
판매가22,500원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금1,250원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
-
배송료무료배송
-
출고예정일
출고예정일 안내
※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
2026년 02월 05일(목)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
당일배송 가능지역 검색
“도로명주소”를 쉽게 찾아보세요
1. 도로명으로 검색하기 (예, “직지길” or “직지길+322”)
2. 건물명으로 검색하기 (예, “반디앤루니스빌딩”)
3. 동(읍/면/리) 으로 검색 (예, “인사동” or “인사동+43”)
4. 도로명주소를 모르실 경우 도로명주소 안내시스템(http://www.juso.go.kr)에서 확인해주세요.
시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9791158391942
324쪽
190 x 240 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 33
이 분야의 베스트셀러
-
처음 만나는 인공지능 [개정판]
김대수
26,000원
-
비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식
최원영
15,120원
-
컴퓨팅 사고 Level Up 소프트 파워 with 스크래치
김호다, 이지민, 정영철 외
20,700원
이 책과 함께 구매한 책
-
인공지능을 위한 수학 이시카와 아키히코 22,500원
-
파이토치 첫걸음 최건호 20,700원
-
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 사이토 고키 26,100원
-
시스템 해킹과 보안 [3판] - IT CookBook 240 양대일 27,000원
-
리액트를 다루는 기술 [개정판] 김민준 37,800원
책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
(赤石 雅典)
1985년에 도쿄대학공학부 계수공학과를 졸업하고 1987년 도쿄대학공학계 연구과 계수공학 석사 과정을 수료한 후 일본 IBM에 입사했다. 도쿄 기초 연구소에서 수식 처리 시스템을 연구, 개발하다 1993년 시스템 엔지니어 부문으로 옮겨 오픈 시스템의 인프라 설계 및 구축, 애플리케이션 설계 등의 업무를 수행했다. 2013년에는 스마트 시티 사업에 참여하고 2016년에는 왓슨(Watson) 사업부로 옮겨 현재까지 이르고 있다.
저서로는 《왓슨 스튜디오로 시작하는 머신러닝, 심층학습》 《실무 현장에서 사용할 수 있다! Python 자연어 처리 입문》이 있다. 교토정보대학원대학에서 ‘인공지능을 위한 수학’을 강의하고 있다. 그 밖에 기술 관련 사이트(Qiita)에 다수의 글을 기고하였다.
역자 소개
2001년에 부산대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 삼성 SDS에 입사했다. 별다른 재주 없이 20년을 버틴 끝에 자칭 ‘고인 물의 전당’에 스스로 들어가 살아있는 레거시가 됐다. 일찍이 수포자였으나 초등학교 아들이 수학 문제집을 푸는 것을 보고 언젠가는 미적분을 물어볼지 모른다는 두려움에 인공지능을 핑계 삼아 수학 공부를 다시 하고 있다. 유튜브 채널 ‘번역하는 개발자’에서 자신이 번역한 책을 소개하고 번역하며 겪었던 에피소드를 공유하고 있다.
주요 번역서로는 《비즈니스 프레임워크》(로드북, 2020) 《스프링 철저 입문》(위키북스, 2018) 《인공지능을 위한 수학》(프리렉, 2018) 등이 있다.
책 속에서
목차
[1부] 준비편
실습 환경 구성
__소스코드 다운로드
__개인 PC에서 주피터 노트북 사용하기
__아나콘다를 사용하는 경우(윈도우)
__아나콘다를 사용하는 경우(macOS)
__비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 경우
__클라우드에서 주피터 노트북 사용하기
미리 알아두면 좋을 지식
__인공지능 관련 용어의 관계도
__인공지능의 포함 관계
__머신러닝의 포함 관계
이 책에서 사용하는 수학 기호와 그리스 문자
[2부] 도입편
▣ 01장: 머신러닝 입문
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 머신러닝이란?
__1.2.1 머신러닝 모델이란?
__1.2.2 학습 방법
__1.2.3 지도학습에서의 회귀와 분류
__1.2.4 학습 단계와 예측 단계
__1.2.5 손실함수와 경사하강법
1.3 처음으로 만나는 머신러닝 모델
1.4 이 책에서 다루는 머신러닝 모델
1.5 머신러닝과 딥러닝에서 수학이 필요한 이유
1.6 이 책의 구성
[3부] 이론편
▣ 02장: 미분과 적분
2.1 함수
__2.1.1 함수란?
__2.1.2 함수의 그래프
2.2 합성함수와 역함수
__2.2.1 합성함수
__2.2.2 역함수
2.3 극한과 미분
__2.3.1 미분의 정의
__2.3.2 미분과 함숫값의 근사 표현
__2.3.3 접선의 방정식
2.4 극대와 극소
2.5 다항식의 미분
__2.5.1 xn의 미분
__2.5.2 미분의 선형성과 다항식의 미분
__2.5.3 xr의 미분
2.6 곱의 미분
2.7 합성함수와 역함수의 미분
__2.7.1 합성함수의 미분
__2.7.2 역함수의 미분
2.8 몫의 미분
2.9 적분
▣ 03장: 벡터와 행렬
3.1 벡터
3.1.1 벡터란?
__3.1.2 벡터의 표기 방법
__3.1.3 벡터의 성분 표시
__3.1.4 다차원으로 확장
__3.1.5 벡터 성분의 표기 방법
3.2 덧셈, 뺄셈, 스칼라배
__3.2.1 벡터의 덧셈
__3.2.2 벡터의 뺄셈
__3.2.3 벡터의 스칼라배
3.3 길이와 거리
__3.3.1 벡터의 길이
__3.3.2 Σ 기호의 의미
__3.3.3 벡터 간의 거리
3.4 삼각함수
__3.4.1 삼각비
__3.4.2 삼각함수
__3.4.3 삼각함수의 그래프
__3.4.4 직각삼각형의 변을 삼각함수로 표현하기
3.5 내적
__3.5.1 절댓값과 내적의 정의
__3.5.2 벡터 성분과 내적의 공식
3.6 코사인 유사도
__3.6.1 코사인 유사도
3.7 행렬과 행렬 연산
__3.7.1 1 출력 노드의 내적 표현
__3.7.1 3 출력 노드의 행렬곱 표현
▣ 04장: 다변수함수의 미분
4.1 다변수함수
4.2 편미분
4.3 전미분
4.4 전미분과 합성함수
4.5 경사하강법
▣ 05장: 지수함수와 로그함수
5.1 지수함수
__5.1.1 거듭제곱의 정의와 법칙
__5.1.2 거듭제곱의 확장
__5.1.3 함수로의 확장
5.2 로그함수
5.3 로그함수의 미분
5.4 지수함수의 미분
5.5 시그모이드 함수
5.6 소프트맥스 함수
▣ 06장: 확률과 통계
6.1 확률변수와 확률분포
6.2 확률밀도함수와 확률분포함수
6.3 가능도함수와 최대가능도 추정
[4부] 실습편
▣ 07장: 선형회귀 모델
7.1 손실함수의 편미분과 경사하강법
7.2 예제 개요
7.3 학습 데이터의 표기 방법
7.4 경사하강법의 접근법
7.5 예측 모델
7.6 손실함수
7.7 손실함수의 미분 계산
7.8 경사하강법의 적용
7.9 프로그램 구현
7.10 다중회귀 모델로의 확장
▣ 08장: 로지스틱 회귀 모델 (이진 분류)
8.1 예제 개요
8.2 회귀 모델과 분류 모델의 차이
8.3 예측 모델
8.4 손실함수(교차 엔트로피 함수)
8.5 손실함수의 미분 계산
8.6 경사하강법의 적용
8.7 프로그램 구현
▣ 09장: 로지스틱 회귀 모델 (다중 클래스 분류)
9.1 예제 개요
9.2 모델의 기본 개념
9.3 가중치 행렬
9.4 소프트맥스 함수
9.5 손실함수
9.6 손실함수의 미분 계산
9.7 경사하강법의 적용
9.8 프로그램 구현
▣ 10장: 딥러닝 모델
10.1 예제 개요
10.2 모델 구성과 예측함수
10.3 손실함수
10.4 손실함수의 미분 계산
10.5 오차역전파
10.6 경사하강법의 적용
10.7 프로그램 구현 (1)
10.8 프로그램 구현 (2)
10.9 프로그램 구현 (3)
10.10 프로그램 구현 (4)
[5부] 발전편
▣ 11장: 실용적인 딥러닝을 위해
11.1 프레임워크의 활용
11.2 CNN
11.3 RNN과 LSTM
11.4 수치미분
11.5 심화 학습법
11.6 과적합 대책
11.7 학습의 단위
11.8 가중치 행렬의 초기화
11.9 다음 목표를 향해
[6부] 부록
그리스 문자 목록
실습 환경 구성
__소스코드 다운로드
__개인 PC에서 주피터 노트북 사용하기
__아나콘다를 사용하는 경우(윈도우)
__아나콘다를 사용하는 경우(macOS)
__비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 경우
__클라우드에서 주피터 노트북 사용하기
미리 알아두면 좋을 지식
__인공지능 관련 용어의 관계도
__인공지능의 포함 관계
__머신러닝의 포함 관계
이 책에서 사용하는 수학 기호와 그리스 문자
[2부] 도입편
▣ 01장: 머신러닝 입문
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 머신러닝이란?
__1.2.1 머신러닝 모델이란?
__1.2.2 학습 방법
__1.2.3 지도학습에서의 회귀와 분류
__1.2.4 학습 단계와 예측 단계
__1.2.5 손실함수와 경사하강법
1.3 처음으로 만나는 머신러닝 모델
1.4 이 책에서 다루는 머신러닝 모델
1.5 머신러닝과 딥러닝에서 수학이 필요한 이유
1.6 이 책의 구성
[3부] 이론편
▣ 02장: 미분과 적분
2.1 함수
__2.1.1 함수란?
__2.1.2 함수의 그래프
2.2 합성함수와 역함수
__2.2.1 합성함수
__2.2.2 역함수
2.3 극한과 미분
__2.3.1 미분의 정의
__2.3.2 미분과 함숫값의 근사 표현
__2.3.3 접선의 방정식
2.4 극대와 극소
2.5 다항식의 미분
__2.5.1 xn의 미분
__2.5.2 미분의 선형성과 다항식의 미분
__2.5.3 xr의 미분
2.6 곱의 미분
2.7 합성함수와 역함수의 미분
__2.7.1 합성함수의 미분
__2.7.2 역함수의 미분
2.8 몫의 미분
2.9 적분
▣ 03장: 벡터와 행렬
3.1 벡터
3.1.1 벡터란?
__3.1.2 벡터의 표기 방법
__3.1.3 벡터의 성분 표시
__3.1.4 다차원으로 확장
__3.1.5 벡터 성분의 표기 방법
3.2 덧셈, 뺄셈, 스칼라배
__3.2.1 벡터의 덧셈
__3.2.2 벡터의 뺄셈
__3.2.3 벡터의 스칼라배
3.3 길이와 거리
__3.3.1 벡터의 길이
__3.3.2 Σ 기호의 의미
__3.3.3 벡터 간의 거리
3.4 삼각함수
__3.4.1 삼각비
__3.4.2 삼각함수
__3.4.3 삼각함수의 그래프
__3.4.4 직각삼각형의 변을 삼각함수로 표현하기
3.5 내적
__3.5.1 절댓값과 내적의 정의
__3.5.2 벡터 성분과 내적의 공식
3.6 코사인 유사도
__3.6.1 코사인 유사도
3.7 행렬과 행렬 연산
__3.7.1 1 출력 노드의 내적 표현
__3.7.1 3 출력 노드의 행렬곱 표현
▣ 04장: 다변수함수의 미분
4.1 다변수함수
4.2 편미분
4.3 전미분
4.4 전미분과 합성함수
4.5 경사하강법
▣ 05장: 지수함수와 로그함수
5.1 지수함수
__5.1.1 거듭제곱의 정의와 법칙
__5.1.2 거듭제곱의 확장
__5.1.3 함수로의 확장
5.2 로그함수
5.3 로그함수의 미분
5.4 지수함수의 미분
5.5 시그모이드 함수
5.6 소프트맥스 함수
▣ 06장: 확률과 통계
6.1 확률변수와 확률분포
6.2 확률밀도함수와 확률분포함수
6.3 가능도함수와 최대가능도 추정
[4부] 실습편
▣ 07장: 선형회귀 모델
7.1 손실함수의 편미분과 경사하강법
7.2 예제 개요
7.3 학습 데이터의 표기 방법
7.4 경사하강법의 접근법
7.5 예측 모델
7.6 손실함수
7.7 손실함수의 미분 계산
7.8 경사하강법의 적용
7.9 프로그램 구현
7.10 다중회귀 모델로의 확장
▣ 08장: 로지스틱 회귀 모델 (이진 분류)
8.1 예제 개요
8.2 회귀 모델과 분류 모델의 차이
8.3 예측 모델
8.4 손실함수(교차 엔트로피 함수)
8.5 손실함수의 미분 계산
8.6 경사하강법의 적용
8.7 프로그램 구현
▣ 09장: 로지스틱 회귀 모델 (다중 클래스 분류)
9.1 예제 개요
9.2 모델의 기본 개념
9.3 가중치 행렬
9.4 소프트맥스 함수
9.5 손실함수
9.6 손실함수의 미분 계산
9.7 경사하강법의 적용
9.8 프로그램 구현
▣ 10장: 딥러닝 모델
10.1 예제 개요
10.2 모델 구성과 예측함수
10.3 손실함수
10.4 손실함수의 미분 계산
10.5 오차역전파
10.6 경사하강법의 적용
10.7 프로그램 구현 (1)
10.8 프로그램 구현 (2)
10.9 프로그램 구현 (3)
10.10 프로그램 구현 (4)
[5부] 발전편
▣ 11장: 실용적인 딥러닝을 위해
11.1 프레임워크의 활용
11.2 CNN
11.3 RNN과 LSTM
11.4 수치미분
11.5 심화 학습법
11.6 과적합 대책
11.7 학습의 단위
11.8 가중치 행렬의 초기화
11.9 다음 목표를 향해
[6부] 부록
그리스 문자 목록
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
