| LDR | | 02485nmm c2200385 c 4500 |
| 001 | | 000000277578 |
| 005 | | 20190828144935 |
| 008 | | 170607s2017 ulk d a kor |
| 020 | |
▼a 9788968483301(전자책)
▼g 95000 |
| 020 | |
▼a 9788968483509(종이책)
▼g 93000 |
| 040 | |
▼a 248032
▼c 248032
▼d 248032 |
| 041 | 1 |
▼a kor
▼h eng |
| 056 | |
▼a 005.26
▼2 4 |
| 082 | |
▼a 005.265
▼2 21 |
| 090 | |
▼a 005.26
▼b 라58ㅅ |
| 245 | 00 |
▼a 신경망 첫걸음
▼h [전자책] /
▼d 타리크 라시드 지음 ;
▼e 송교석 옮김 |
| 246 | 19 |
▼a Make your own neural network :
▼b [a gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language] |
| 256 | |
▼a 전자 데이터 |
| 260 | |
▼a 서울 :
▼b 한빛미디어,
▼c 2017 :
▼f (교보문고,
▼g 2017) |
| 300 | |
▼a 전자책 1책 :
▼b 천연색 |
| 490 | 00 |
▼a 첫걸음 시리즈 |
| 500 | |
▼a 수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초 |
| 500 | |
▼a 원저자명: Tariq Rashid |
| 516 | |
▼a PDF |
| 520 | |
▼a 인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다 |
| 530 | |
▼a 책자형태로 간행: ISBN 9788968483509 |
| 538 | |
▼a 시스템 조건: 해상도 1024*768 |
| 650 | 0 |
▼a Neural networks (Computer science) |
| 653 | |
▼a 신경망
▼a 딥러닝
▼a 인공신경망 |
| 700 | 1 |
▼a 라시드, 타리크 |
| 700 | 1 |
▼a Rashid, Tariq |
| 700 | 1 |
▼a 송교석 |
| 776 | 0 |
▼t 신경망 첫걸음,
▼z 9788968483509 |
| 856 | 41 |
▼u http://ebook.kaya.ac.kr:81/Kyobo_T3/Content_check.asp?barcode=4808968483509 |
| 950 | 0 |
▼b \36000 |
| 990 | |
▼a 관리자 |