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딥러닝을 위한 선형대수학

Strang, Gilbert

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자료유형단행본
서명/저자사항딥러닝을 위한 선형대수학 / 길버트 스트랭 지음 ; 부산대학교 산업수학센터 옮김
개인저자Strang, Gilbert, 1934-
단체저자명부산대학교. 산업수학센터
발행사항서울 : 한빛아카데미, 2020
형태사항559 p. : 삽화, 표 ; 26 cm
원서명Linear algebra and learning from data
ISBN9791156644972
일반주기 부록: B. 랭크 1 행렬의 고윳값과 특잇값 -- C. 수치선형대수학을 위한 코드와 알고리즘 -- D. 기본 분해에서 매개변수의 개수 세기 외
본서는 "Linear algebra and learning from data. c2019."의 번역서임
서지주기참고문헌(p. 528-536)과 색인수록
일반주제명Algebras, Linear --Textbooks
Mathematical optimization --Textbooks
Mathematical statistics --Textbooks
분류기호512.5
언어한국어

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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

선형대수학과 딥러닝의 관계를 밝힌다!

MIT의 길버트 스트랭 교수가 선형대수학과 딥러닝을 강의한 내용을 고스란히 담았다.
선형대수학을 비롯해 최적화, 확률과 통계 등
딥러닝과 신경망을 이해하는 데 필요한 수학 이론을 제대로 다질 수 있다.
수학과 딥러닝의 관계를 이해하고 이 분야의 최고 전문가가 되길 희망한다.

이러한 분들이 보면 좋습니다.
- 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학에 관심이 있는 이공계열 대학생이나 대학원생
- 수학적 토대가 궁금한 딥러닝 전문가

해외 서평
"여러분의 대학원에 데이터 과학 석사 과정이 신설됐고, 수학 기초를 다루는 한 학기 분량의 강좌를 설계한다고 상상해 보자. 수학 전공인 교수자라면 데이터 과학이 무엇인지, 수학이 여기서 어떤 역할을 하는지, 나아가 시간이 많지 않다면 어떤 내용을 가장 중요하게 다룰지, 수업을 어떻게 설계할지 고민하게 될 것이다. 나 또한 비슷한 문제에 직면했다. 그러나 이 고민은 길버트 스트랭 교수의 저서 를 본 ...

출판사 제공 책소개 전체

선형대수학과 딥러닝의 관계를 밝힌다!

MIT의 길버트 스트랭 교수가 선형대수학과 딥러닝을 강의한 내용을 고스란히 담았다.
선형대수학을 비롯해 최적화, 확률과 통계 등
딥러닝과 신경망을 이해하는 데 필요한 수학 이론을 제대로 다질 수 있다.
수학과 딥러닝의 관계를 이해하고 이 분야의 최고 전문가가 되길 희망한다.

이러한 분들이 보면 좋습니다.
- 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학에 관심이 있는 이공계열 대학생이나 대학원생
- 수학적 토대가 궁금한 딥러닝 전문가

해외 서평
"여러분의 대학원에 데이터 과학 석사 과정이 신설됐고, 수학 기초를 다루는 한 학기 분량의 강좌를 설계한다고 상상해 보자. 수학 전공인 교수자라면 데이터 과학이 무엇인지, 수학이 여기서 어떤 역할을 하는지, 나아가 시간이 많지 않다면 어떤 내용을 가장 중요하게 다룰지, 수업을 어떻게 설계할지 고민하게 될 것이다. 나 또한 비슷한 문제에 직면했다. 그러나 이 고민은 길버트 스트랭 교수의 저서 를 본 순간 완벽히 해결되었다. 이미 많은 사람이 선형대수학 강좌나 책을 통해 스트랭 교수가 얼마나 수학 기초를 잘 전달하고자 하는지 알고 있을 것이다.

(중략)

이 책은 데이터 과학과 머신러닝을 위한 수학의 기본을 다루며, 기본 강좌의 교재로 아주 적합하다. 이 책이 제시하는 자료들은 매우 가치 있으며, 몇몇 장은 후속 강좌에서 심도 있게 다룰만하다. 나는 이 완벽한 책을 대학원 기초 과정 교재로 추천한다. 그리고 이 책은 내 강좌에서 계속 사용할 것이다. 이 책에 가진 유일한 불만은 '왜 이제야 출간되었는가'이다."

-. 볼커 H. 슐츠(Volker H. Schulz) 교수(독일 트리어대학교), 미국 산업응용수학회(SIAM) 서평 발췌
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