코딩 없이 연필과 종이만으로 딥러닝의 핵심을 완전정복한다.

전세계 AI 전문가들이 극찬한 핸즈온 워크북으로 복잡한 코드와 프로그래밍 없이, 오직 손으로 직접 계산하며 딥러닝의 수학적 원리를 체득할 수 있는 혁신적인 학습서입니다.

 

이런 분들께 강력 추천

 

ㆍ AI/머신러닝을 제대로 이해하고 싶은 개발자

ㆍ 딥러닝 수학의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학생

ㆍ 블랙박스 AI가 아닌 원리를 알고 싶은 실무진

ㆍ 수학적 직관력을 기르고 싶은 연구사

[목 차]
  

서문

추천사

1. Dot Product(내적)

2. Matrix Multiplication(행렬 곱)

3. Linear Layer(선형 계층 또는 선형 변환층)

4. Artificial Neuron(활성화 함수)

5. Batch(인공 뉴런)

6. Connection(배치)

7. Hidden Layer(연결)

8. Deep(깊이, 은닉층이 많은 신경망)

9. Wide(너비, 뉴런 수가 많은 층)

10. Softmax(소프트 맥스 함수 또는 확률 분포화 함수)

11. Gradient(기울기)

김지은 (미국 텍사스 A&M대학교 컴퓨터공학과 교수)

이 책은 인공지능의 핵심 원리를 손으로 직접 계산하고 시각적으로 이해할 수 있도록 구성된, 보기 드문 학습 자료다. 심지어 와이파이조차 연결되지 않는 비행기에서나 휴가지에서 스도쿠, 낱말 퍼즐을 풀듯이 술술 손으로 풀어나갈 수 있는 퍼즐북에 가깝다. 특히 수식과 이론 위주로 흐르기 쉬운 AI 교육에서, 이 책은 연필과 종이만으로도 신경망의 작동 원리와 학습 과정을 아주 쉬운 단계에서부터 복잡한 과정까지 혼자서 따라갈 수 있도록 돕는다.

 

김태완 (서울대학교 조선해양공학과 딥러닝연구실 교수)

이 책은 공식을 나열하고 연습문제를 던져주는 데 그치지 않습니다. 복잡한 개념을 퍼즐 풀듯이 문제-해결의 퍼즐 구조로 재구성하여 자기 스스로 손으로 계산하고 이해의 층위를 쌓아 올리도록 설계되어 있습니다.

미분·선형대수·확률과 같은 딥러닝의 핵심 수학을 손끝의 사고(Hands-On Reasoning)로 체화화하며, 딥러닝을 “사용”에서 “이해”로 옮기고자 하는 학부·대학원생, 현업 엔지니어, 그리고 수업을 설계하는 교육자들에게 믿을 만한 길잡이가 될 것입니다.

 

정지훈 (Asia2G 캐피탈 창립파트너, 모두의연구소 CVO, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 겸직교수)

어느 날, 우연히 톰 예(Tom Yeh) 교수의 포스팅을 보다가 팬이 되었다. 복잡한 AI 모델의 핵심 원리를 어쩜 이리도 명쾌하고 아름다운 애니메이션으로 설명할 수 있을까?

이 책은 바로 그 감동과 통찰을 고스란히 담고 있다. 페이지를 넘길 때마다 마치 그의 옆에서 직접 설명을 듣는 것처럼, 어려운 개념들이 하나씩 명쾌하게 정리될 것이다. 복잡한 수식에 지쳐 AI에 대한 흥미를 잃어가던 이들, 이제 막 AI의 세계에 발을 들이려는 이들, 그리고 더 깊은 수준의 직관을 얻고 싶은 전문가들 모두에게 이 책은 최고의 안내서가 될 것이라 확신한다.

 

김주호 (KAIST 전산학부 부교수)

이 책은 굉장히 파격적이고 독창적인 구조를 가지고 있습니다. 완전한 문장 하나 없이, 숫자와 다이어그램만으로 개념을 쌓아 올리면서 이론을 ‘읽는’ 대신 직접 ‘체험하게’ 합니다. 딥러닝의 복잡한 수학 개념이 머릿속 지식이 아니라 ‘내 손의 이해’로 바뀌는 순간을 경험하게 됩니다.

작년 KAIST를 방문한 교수님이 직접 “손으로” 강연해 주셨을 때, 학생들은 AI 개념이 숫자와 도식만으로도 이해될 수 있다는 사실에 놀라워했습니다.

이번 한글판의 출간으로, 한국의 많은 학생과 연구자가 딥러닝 수학을 손으로 익히는 새로운 길을 만나게 될 것입니다.