연필과 종이로 풀어보는 AI 딥러닝 수학 워크북 214제 (코딩 없이 마스터하는 AI 수학)

톰예

저자:톰예(TomYeh)
콜로라도대학교볼더캠퍼스에서컴퓨터과학부교수로재직중이며,이매진AI연구소를이끌고있다.그의연구와교육은인공지능,인간·컴퓨터상호작용,교육,윤리,그리고신경과학에걸쳐있다.그는150편이상의동료심사논문을발표했으며,그중많은논문이최고의국제학술대회에서최우수논문상과명예언급상을수상했다.콜로라도대학교올해의학생부교수상과교육및연구우수성을수상하는등여러대학에서우수한성적을거두었다.
현대AI모델을명확하고단계별로설명함으로써이해할수있도록하는글로벌교육운동인손으로배우는AI를창시한사람이기도하다.그의작품은LinkedIn,X(구트위터),Substack,YouTube에서20만명이상의팔로워를보유한커뮤니티에영감을주었다.
연구,교육,그리고홍보를통해AI의최전선에서전세계학습자들이더인간중심적이고투명하며접근하기쉽게만들기위한노력을하고있다.

서문
추천사
1.DotProduct(내적)
2.MatrixMultiplication(행렬곱)
3.LinearLayer(선형계층또는선형변환층)
4.ArtificialNeuron(활성화함수)
5.Batch(인공뉴런)
6.Connection(배치)
7.HiddenLayer(연결)
8.Deep(깊이,은닉층이많은신경망)
9.Wide(너비,뉴런수가많은층)
10.Softmax(소프트맥스함수또는확률분포화함수)
11.Gradient(기울기)

214개단계별연습문제로무리없이마스터할수있고손으로직접체험할수있습니다.이론과실무의완벽한연결고리제공합니다.더이상딥러닝을두려워하지마세요.연필하나면충분합니다.

추천사

미국텍사스A&M대학교컴퓨터공학과김지은교수
이책은인공지능의핵심원리를손으로직접계산하고시각적으로이해할수있도록구성된,보기드문학습자료다.심지어와이파이조차연결되지않는비행기에서나휴가지에서스도쿠,낱말퍼즐을풀듯이술술손으로풀어나갈수있는퍼즐북에가깝다.특히수식과이론위주로흐르기쉬운AI교육에서,이책은연필과종이만으로도신경망의작동원리와학습과정을아주쉬운단계에서부터복잡한과정까지혼자서따라갈수있도록돕는다.

서울대학교조선해양공학과딥러닝연구실교수김태완
이책은공식을나열하고연습문제를던져주는데그치지않습니다.복잡한개념을퍼즐풀듯이문제-해결의퍼즐구조로재구성하여자기스스로손으로계산하고이해의층위를쌓아올리도록설계되어있습니다.
미분·선형대수·확률과같은딥러닝의핵심수학을손끝의사고(Hands-OnReasoning)로체화화하며,딥러닝을“사용”에서“이해”로옮기고자하는학부·대학원생,현업엔지니어,그리고수업을설계하는교육자들에게믿을만한길잡이가될것입니다.

Asia2G캐피탈창립파트너,모두의연구소CVO,DGIST
전기전자컴퓨터공학과겸직교수정지훈
어느날,우연히톰예(TomYeh)교수의포스팅을보다가팬이되었다.복잡한AI모델의핵심원리를어쩜이리도명쾌하고아름다운애니메이션으로설명할수있을까?
이책은바로그감동과통찰을고스란히담고있다.페이지를넘길때마다마치그의옆에서직접설명을듣는것처럼,어려운개념들이하나씩명쾌하게정리될것이다.복잡한수식에지쳐AI에대한흥미를잃어가던이들,이제막AI의세계에발을들이려는이들,그리고더깊은수준의직관을얻고싶은전문가들모두에게이책은최고의안내서가될것이라확신한다.

KAIST전산학부부교수김주호
이책은굉장히파격적이고독창적인구조를가지고있습니다.완전한문장하나없이,숫자와다이어그램만으로개념을쌓아올리면서이론을‘읽는’대신직접‘체험하게’합니다.딥러닝의복잡한수학개념이머릿속지식이아니라‘내손의이해’로바뀌는순간을경험하게됩니다.
작년KAIST를방문한교수님이직접“손으로”강연해주셨을때,학생들은AI개념이숫자와도식만으로도이해될수있다는사실에놀라워했습니다.
이번한글판의출간으로,한국의많은학생과연구자가딥러닝수학을손으로익히는새로운길을만나게될것입니다.