인공지능을 위한 수학

이시카와아키히코

지은이:이시카와아키히코(石川聰彦)
주식회사Aidemy대표이사.1992년태생으로,동경대학공학부를졸업하였다.데이터분석과관련된연구와실무경험을살려2017년인공지능엔지니어를위한온라인교육서비스‘Aidemy’를론칭하였다.Aidemy는인공지능을다루는데꼭필요한기술을알려주는서비스로,회원수2만명이상에100만회를넘는학습기록을세우고있다.지금은와세다대학선진이공학박사과정에서AI프로그래밍실습과정을지도하고있다.  

옮긴이:신상재
삼성SDSACT(AgileCoreTeam)의AI/ML파트인Rosamia에서COE(ChiefOldestEmployee,최고연장자)를맡고있다.

일찍이수포자였던탓에팀원들이하는일을어깨너머로보며꿔다놓은보릿자루행세를하다가,우연히이책을번역할기회를얻어AI/ML을위한수학을다시배웠다.수학에대한깨달음을얻은후로는주변수포자들에게수학에관한복음을전하고있다.

주요번역서로는≪스프링철저입문≫(위키북스,2018),≪1억배빠른양자컴퓨터가온다≫(로드북,2018),≪그림으로배우는클라우드인프라와API의구조≫(로드북,2017),≪TCP/IP쉽게,더쉽게≫(제이펍,2016),≪네트워크엔지니어의교과서≫(로드북,2016),≪Xcode로배우는코코아프로그래밍≫(한빛미디어,2010),≪Objective-C:맥과아이폰애플리케이션프로그래밍≫(한빛미디어,2009)등이있다.  

옮긴이:이진희
삼성SDSACT(AgileCoreTeam)의AI/ML파트인Rosamia에서영한,일한번역시스템을맡고있으며,최근총괄PM이되었다.
다년간일본공공프로젝트를수행하며쌓은경험으로일본어콘텐츠의수집,분석능력이탁월하고,한일언어간의미묘한차이나특징등을몸으로익혀알고있다.새로도입한고가의GPU장비들이행여휴일동안에놀지않도록,금요일오후가되면학습데이터준비와파라미터튜닝으로온몸을불사른다.
이책의실습부분을한국데이터에맞게새롭게재구성하였으며단지예제에불과한모델에서조차도더나은결과를내기위해튜닝을고민하는명실상부실전형AI/ML전문가이다.  

머리말
옮긴이의글
베타리더후기
이책을읽는방법

기본편|인공지능프로그래밍에쓰이는수학
CHAPTER01기초수학
1-1변수와상수
1-21차식과2차식
1-3함수의개념
1-4제곱근
1-5거듭제곱과거듭제곱근
1-6지수함수와로그함수
1-7자연로그
1-8시그모이드함수
1-9삼각함수
1-10절댓값과유클리드거리
1-11수열
1-12집합과원소

CHAPTER02미분
2-1극한
2-2미분의기초
2-3상미분과편미분
2-4그래프그리기
2-5함수의최댓값과최솟값
2-6초등함수와합성함수의미분,그리고곱의법칙
2-7특수함수의미분

CHAPTER03선형대수
3-1벡터
3-2덧셈과뺄셈,그리고스칼라배
3-3유향선분
3-4내적
3-5직교조건
3-6법선벡터
3-7벡터의노름
3-8코사인유사도
3-9행렬의덧셈과뺄셈
3-10행렬의곱셈
3-11역행렬
3-12선형변환
3-13고윳값과고유벡터

CHAPTER04확률과통계
4-1확률
4-2확률변수와확률분포
4-3결합확률과조건부확률
4-4기댓값
4-5평균과분산,그리고공분산
4-6상관계수
4-7최대가능도추정

응용편|인공지능알고리즘에응용하는수학
CHAPTER05선형회귀
5-1회귀모델로주택가격추정하기
5-2데이터세트‘BostonHousingDataset’
5-3선형회귀모델
5-4최소제곱법으로파라미터도출하기
5-5정규화로과학습줄이기
5-6완성된모델평가하기

CHAPTER06자연어처리
6-1자연어처리로문서의카테고리알아맞히기
6-2카테고리별데이터세트
6-3자연어처리의작동원리
6-4문장에서품사분석하기
6-5단어필터링하기
6-6문서를단어벡터로변환하기
6-7단어벡터에가중치주기
6-8문서분류하기
6-9완성된모델평가하기

CHAPTER07이미지인식
7-1딥러닝으로손글씨인식하기
7-2데이터세트‘MNIST’
7-3신경망이란?-기초
7-4신경망이란?-심화
7-5심층신경망이란?
7-6순전파
7-7손실함수
7-8경사하강법사용하기
7-9오차역전파법사용하기
7-10완성된모델평가하기

맺음말
참고자료
색인

머신러닝·딥러닝의출발점,수학의기초부터튼튼하게!
이책은처음부터끝까지인공지능(머신러닝,딥러닝)에사용하는수학적개념을재조명하는데집중하고있습니다.먼저,기본편에서는인공지능을이해하는데필요한최소한의수학개념을고교,대학수학과정의수준으로설명합니다.이어서응용편에서는앞서배운개념들이실제로인공지능을개발할때어떻게쓰이는지,잘알려진알고리즘을이용하여쉽게다가갈수있게설명합니다.

꼭필요한것만골라배우는인공지능맞춤수학
인공지능프로그래밍에모든수학이사용되는것은아닙니다.이책은실제로인공지능에쓰이는꼭필요한수학만기초부터탄탄하게다루고있습니다.이어서대표적인인공지능알고리즘에수학이어떻게활용되는지하나하나살펴봅니다.인공지능에관심이있는분이라면누구나이책을출발점으로삼아그동안어렵다고느꼈던머신러닝,딥러닝의원리와수식을다시바라보고만끽할수있을것입니다.

이책의목표
●인공지능관련서에나오는복잡한수식에대한거부감을줄인다.
●인공지능관련서를읽을때필요한수학적인맷집과기초체력을키운다.
●주요인공지능알고리즘과수식의의미를이해할수있다.

이런분들께추천합니다!
●인공지능전문서적을볼때,수많은수식에현기증을느끼는분
●인공지능알고리즘을체계적으로배우고싶지만,어떤수학책부터봐야할지막막한분
●인공지능알고리즘으로모델을만들고는있지만,블랙박스처럼사용하고있어서이기회에수학을제대로다시배워보고싶은분

응용편실습을위한소스코드
이책에서코드를다루지는않지만,응용편(5,6,7장)내용은소스코드를내려받아직접실습해보면서확인할수있습니다.일본어원서기준으로만들어진소스코드와학습데이터를이책의역자인현업AI/ML개발자가번역서기준으로다시재구성하였습니다.지면관계상실습환경을구성하기위한PC설정방법등은이책에서다루고있지않습니다.다만,다음의번역서기준소스코드저장소에간단한환경구성방법을안내해두었으니참고하기바랍니다.

https://github.com/freelec/ai-math-book.git

-베타리더후기-

이책은머신러닝을배우는데필수적인수학전반에대해서소개하고있습니다.수포자분들도충분히볼수있는책으로수학때문에머신러닝을망설이는개발자분께추천합니다.
-익명의수학도M

'어떻게인공지능을시작하면좋을까?',아니면'이미시작했지만내가아는것이없는데....'라는생각이드는사람들에게효과적일것같습니다.
-도경태(KeenDev),네이버클로바갓입사

수학과컴퓨터과학분야사이의적절한가교역할을해주는책입니다.수학의기초를과외선생님처럼차근차근설명해주고,적절한예제를제시하여이해를돕고있습니다.다음장으로차근차근전진하다보면,어느새딥러닝활용부분에앞에서배운수학내용을써먹고있는본인을발견할수있을것입니다.
-박수석,컬리운영플랫폼팀개발자

실제프로그래밍으로구현하는과정에서기본원리인수학을‘알고보는것과모르고보는것의차이’를느끼게해주는책입니다.이책은인공지능기술의원리를이해하는즐거움을선사합니다.
-박원주(BrianPark),HOSTWAYIDC클라우드인프라마케터

책중간중간에있는연습문제들과활용사례들은수학의이해를돕고수학의활용에대한궁금증들을해소해줍니다.
-남궁선(SeonNamkung),한양대학교ERICA컴퓨터공학과학생