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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 머신러닝에 필요한 수학을 다시 한 번 제대로 공부하고 싶은 사람들을 위해 이공계 대학생이 배우는 선형대수학을 기초부터 설명한다! 선형대수학을 주제로 실수벡터에 한정해서 일차변환, 행렬식, 고윳값 문제(행렬의 대각화)와 같은 유명한 내용과 벡터공간의 공리에 기반한 더욱 일반적인 벡터공간의 성질을 다룹니다. 선형대수학에서는 행렬식의 성질이나 대칭행렬의 대각화처럼 ‘그 결과는 알지만 그것이 왜 성립하는지 알 수 없는’ 내용이 많습니다. 이 책은 정의를 기반으로 논리를 엄밀하게 전개하고 계산을 차근차근 진행합니다. 각각의 내용에 대해 ‘분명히 그렇다’라고 납득할 수 있도록 설명합니다. 공책과 필기구를 준비하고 이 책에 나오는 설명과 함께 수식에 기반한 논리 전개를 반드시 손수 재현해 보기 바랍니다. 그리고 직감적인 이해에 머무르지 않는 ‘엄밀한 수학’의 세계를 다시 한 번 되돌아보고 즐겁게 음미해 보기 바랍니다.
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• ★ 이 책의 특징 ★ ◎ 머신러닝에 필요한 세 분야의 대학 수학 중 선형대수학을 기초부터 차근차근 배울 수 있습니다. ◎ 새롭게 다시 공부하는 재입문자가 이해하기 쉽게끔 정의와 정리를 토대로 친절하고 상세하게 설명합니다. ◎ 각 장의 마지막에 이해를 돕기 위한 연습문제가 있습니다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 대학교 1, 2학년 때 배운 수학을 다시 한 번 기초부터 공부하고 싶은 개발자나 이공계 고등학교 수학 지식이 필요한 사람. 이공계 대학교 1, 2학년생이 처음 배우는 교과서로도 활용할 수 있습니다.
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• ▣ 01장: 이차원 실수 벡터공간 1.1. 벡터공간의 정의 __1.1.1. 선형대수의 역할 __1.1.2. 실수 벡터공간 __1.1.3. 기저 벡터 __1.1.4. 열 벡터와 행 벡터 1.2. 벡터 일차변환 __1.2.1. 일차변환 정의 __1.2.2. 일차변환의 구체적인 예 __1.2.3. 일차종속과 일차독립 1.3. 행렬 계산 __1.3.1. 행렬의 정의와 기본 계산법 __1.3.2. 2×2 행렬의 역행렬 1.4. 행렬 계산의 응용 __1.4.1. 연립일차방정식의 해 __1.4.2. 일차변환을 행렬로 표현 __1.4.3. 고윳값 문제와 행렬의 대각화 1.5. 주요 정의 모음 1.6. 연습 문제 ▣ 02장: 일반적인 차원의 실수 벡터공간 2.1. 실수벡터를 n차원으로 확장 __2.1.1. n차원 실수 벡터공간 __2.1.2. 일차독립과 기저벡터 2.2. 행렬과 일차변환의 성질 __2.2.1. 일차변환의 성질 __2.2.2. 일차변환과 정칙행렬의 관계 __2.2.3. 행렬의 계수와 가우스 소거법 __2.2.4. 역행렬을 계산하는 방법 2.3. 연립일차방정식의 해 구하기 __2.3.1. 연립일차방정식과 행렬의 기본 작업 __2.3.2. 변수와 방정식의 개수가 일치하는 경우 __2.3.3. 변수와 방정식이 일치하지 않는 경우 2.4. 주...요 정리 모음 2.5. 연습 문제 ▣ 03장: 행렬식 3.1. 행렬식의 정의와 기본 성질 __3.1.1. 행렬식의 정의 __3.1.2. 행렬식의 교대성과 다중선형성 __3.1.3. 행렬식의 기하학적 의미 3.2. 행렬식의 특징 __3.2.1. 행렬식의 유일성 __3.2.2. 전치행렬과 곱에 관한 공식 __3.2.3. 행렬식과 일차독립 3.3. 행렬식 계산 기법 __3.3.1. 블록형 행렬의 행렬식 __3.3.2. 여인자 전개와 역행렬 3.4. 주요 정리 모음 3.5. 연습 문제 ▣ 04장: 행렬의 고윳값과 대각화 4.1. 고윳값 문제와 그 해법 __4.1.1. 행렬의 고윳값과 대각화의 관계 __4.1.2. 고유 방정식을 통해 고윳값 결정 __4.1.3. 고유공간의 성질과 고윳값 문제의 관계 __4.1.4. 고윳값의 성질 4.2. 대칭행렬의 성질과 이차곡면에의 응용 __4.2.1. 벡터의 내적과 직교직합분해 __4.2.2. 대칭행렬의 대각화 __4.2.3. 이차곡면의 표준형 4.3. 주요 정리 모음 4.4. 연습 문제 ▣ 05장: 일반적인 벡터공간 5.1. 벡터공간의 공리 __5.1.1. 벡터공간과 부분벡터공간 __5.1.2. 벡터공간의 기저벡터 5.2. 벡터공간의 일차변환 __5.2.1. 일차변환의 정의와 행렬로 표현하기 __5.2.2. 기저벡터의 변환 5.3. 주요 정리 모음 5.4. 연습 문제 ▣ 부록: 연습 문제 풀이 A.1. Chapter 1 A.2. Chapter 2 A.3. Chapter 3 A.4. Chapter 4 A.5. Chapter 5
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• 나카이 에츠지(中井 悅司) [저]

• 나카이 에츠지는 1971년 4월 출생. 노벨 물리학상을 진정으로 꿈꾸며 이론물리학 연구에 몰두한 학생 시절, 대학 입시 교육에 열정을 기울인 예비학교 강사 시절을 지나 화려하게 변신해 외국계 벤더에서 리눅스 엔지니어를 생업으로 하기에 이르렀고, 미묘한 인연이 계속되어 유닉스/리눅스 서버와 인생을 같이 함. 그 후 리눅스 디스트리뷰터의 에반젤리스트를 거쳐서 현재는 미국계 IT 기업의 Cloud Solutions Architect로 활동함. 최근에는 머신 러닝을 비롯한 데이터 활용 기술의 기초를 세상에 알리기 위해 강연하거나 잡지 기고 및 서적 집필에도 주력하고 있음. 주요 저서로는 『[개정신판] 프로를 위한 Linux 시스템 구축 활용기술』, 『Docker 실천 입문』, 『IT 엔지니어를 위한 머신 러닝 이론 입문』(모두 기술평론사), 『Tensorflow로 배우는 딥러닝 입문』(마이나비 출판) 등이 있음.

• 김범준 [저]

• 초등학교 2학년 때 베이직으로 프로그램을 시작하여 중학교 시절에 MSX용 어셈블리어(z80) 프로그램을 습득했을 정도로 어릴 때부터 프로그래밍에 남다른 관심을 가졌다. 일본 호세이대학 경영학부 출신이며 어셈블리어로 게임을 제작할 정도로 독특한 캐리어를 지녔다. 가정용 멀티미디어 개발과 측정 장비 소프트웨어를 주로 개발하였다. “만들면서 배우는 OS 구조와 원리”(한빛미디어, 2005)를 집필하였다.

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