연필과 종이로 풀어보는 AI 딥러닝 수학 워크북 214제

214개 단계별 연습문제로 무리 없이 마스터할 수 있고 손으로 직접 체험할 수 있습니다. 이론과 실무의 완벽한 연결고리 제공합니다. 더 이상 딥러닝을 두려워하지 마세요. 연필 하나면 충분합니다.

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)

톰 예 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 컴퓨터 과학 부교수로 재직중이며, 이매진 AI 연구소를 이끌고 있다. 그의 연구와 교육은 인공지능, 인간·컴퓨터 상호작용, 교육, 윤리, 그리고 신경과학에 걸쳐있다. 그는 150편 이상의 동료 심사 논문을 발표했으며, 그중 많은 논문이 최고의 국제 학술대회에서 최우수 논문상과 명예 언급상을 수상했다. 콜로라도 대학교 올해의 학생부 교수상과 교육 및 연구 우수성을 수상하는 등 여러 대학에서 우수한 성적을 거두었다.
현대 AI 모델을 명확하고 단계별로 설명함으로써 이해할 수 있도록 하는 글로벌 교육 운동인 손으로 배우는 AI를 창시한 사람이기도 하다. 그의 작품은 LinkedIn, X(구 트위터), Substack, YouTube에서 20만 명 이상의 팔로워를 보유한 커뮤니티에 영감을 주었다.
연구, 교육, 그리고 홍보를 통해 AI의 최전선에서 전 세계 학습자들이 더 인간 중심적이고 투명하며 접근하기 쉽게 만들기 위한 노력을 하고 있다.