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• 줄리아, 아름다울 정도로 타당하고 합리적인 언어 줄리아는 MIT에서 매트랩, 파이썬, 펄, C, R 언어의 수학적 강점을 모아 개발한 인공지능 시대의 새롭고 합당한 대안입니다. 빠른 속도를 자랑하며 수식을 그대로 옮겨 놓은 듯 아름다운 문법을 뽐냅니다. 과학, 공학 계통에서 수리 계산을 위해 프로그래밍이 필요하다면 선형대수학을 위해, 통계 분석을 위해, 혹은 빠른 속도를 위해 줄리아를 적극 활용할 수 있습니다. 『줄리아 프로그래밍: 수리 계산, 통계 분석, 딥러닝, 데이터 시각화를 위한』에서는 줄리아의 기본 사용법과 수리적인 배경 및 문법은 물론 자료형과 자료구조 구현, 함수형 프로그래밍을 줄리아의 철학을 기반으로 친절하고 세밀하게 안내합니다. 또한 각종 기초 수학 연산과 삼각 함수, 지수 함수, 로그 함수, 특수 함수 등 줄리아에서의 초월 함수에 대해 살펴봅니다. 통계 기법, 군집화, 푸리에 변환, 신호 처리, 딥러닝 등 실제 연구 분야에서 결과를 낼 수 있을 기술을 학습한 후에는 줄리아를 활용해 연구 결과를 다양한 시각화 자료로 보기 좋게 표현하는 방법까지 꼼꼼하게 알아봅니다.
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• 포트란만큼 빠르고 파이썬만큼 편리하다 『줄리아 프로그래밍: 수리 계산, 통계 분석, 딥러닝, 데이터 시각화를 위한』은 줄리아라는 언어를 소개하는 입문자용 기술 서적인 동시에 과학 계산 전반에 대한 이론을 다루는 수학 전공 서적이기도 합니다. 현상을 기술함에 있어서 수식을 아낌없이 사용하면서도 너무 깊게는 들어가지 않게, 실제로 줄리아로 연구 활동을 해본 저자들이 후발 주자에게 꼭 알려주고 싶은 내용만 눌러 담았습니다. 줄리아는 속도와 편의성이 하루가 다르게 개선되고 있으며, 일반 개발을 완전히 포기한 대신 과학이라고 할만한 거의 모든 것에 대해서는 역사에 비해 매우 성숙한 생태계를 구축하고 있습니다. 수학적인 근거가 튼튼하고 철학적이며 문법 설계는 아름다울 정도로 타당하고 합리적입니다. 이 책으로 줄리아와 함께 성장하며 독보적으로 시대를 앞서가는 선구자가 되길 바랍니다. 이 책이 필요한 독자 ㆍ 줄리아를 알고 있지만, 실전에 활용하기에는 아직 모르는 부분이 많다고 생각하는 분 ㆍ 매트랩, 파이썬, R보다 진한 수학적 프로그래밍 언어를 맛보고 싶은 분 ㆍ 수학, 과학, 공학 계열 논문에 좀 더 전문적인 시각화 자료를 첨부하고 싶은 분 ㆍ 수리 계산, 통계 분석, 푸리에 변환, 신호 처리 등을 위해 고도의 컴퓨팅 기술이 필요한 분
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• Part1 튜토리얼 _1.1 소개 __1.1.1 줄리아의 장점 __1.1.2 줄리아의 단점 _1.2 설치 __1.2.1 윈도우 __1.2.2 리눅스 __1.2.3 비주얼 스튜디오 코드 _1.3 대화형 REPL __1.3.1 julia〉 줄리안 모드 __1.3.2 help?〉 도움말 모드 __1.3.3 pkg〉 패키지 모드 __1.3.4 shell〉 셸 모드 __1.3.5 ChatGPT〉 챗GPT 모드 _1.4 파일 입출력 __1.4.1 CSV.jl __1.4.2 MAT.jl __1.4.3 PyCall.jl __1.4.4 JLD2.jl _1.5 @매크로 __1.5.1 @ __1.5.2 @time __1.5.3 @showprogress __1.5.4 @show __1.5.5 @thread Part2 문법 _2.1 함수 __2.1.1 할당 양식 __2.1.2 반환 키워드 __2.1.3 브로드캐스트 _2.2 배열과 벡터 공간 __2.2.1 간단한 벡터의 정의 __2.2.2 레인지와 등차수열 __2.2.3 벡터 공간 __2.2.4 행렬 __2.2.5 텐서 __2.2.6 배열 _2.3 텍스트와 자유군 __2.3.1 문자 __2.3.2 문자열 __2.3.3 정규표현식 __2.3.4 자유 모노이드 _2.4 제어 흐름 __2.4.1 조건문 __2.4.2 반복문 Part3 데이터 처리 _3.1 자료형 __3.1.1 표준 수 체계 __3.1.2 타입의 개념 __3.1.3 구조체 _3.2 자료구조 __3.2.1 선형 데이터 구조 __3.2.2 튜플 __3.2.3 딕셔너리 __3.2.4 집합 __3.2.5 DataFrames.jl Part4... 함수형 프로그래밍 _4.1 함수 정의 __4.1.1 익명 함수 __4.1.2 함수 다형성 __4.1.3 다변수 함수 _4.2 고차 함수 __4.2.1 일급 객체 __4.2.2 맵 __4.2.3 리듀스 _4.3 인공지능 __4.3.1 인공신경망 __4.3.2 Flux.jl Part5 수리 계산 _5.1 상수 __5.1.1 리터럴 상수 __5.1.2 빌트인 상수 __5.1.3 물리 상수 __5.1.4 기수법 _5.2 기본 연산 __5.2.1 곱셈 관련 연산 __5.2.2 나눗셈 관련 연산 __5.2.3 올림과 내림 __5.2.4 크기 __5.2.5 부호 __5.2.6 최댓값과 최솟값 _5.3 초월 함수 __5.3.1 삼각 함수 __5.3.2 지수 함수와 로그 함수 __5.3.3 특수 함수 Part6 데이터 과학 _6.1 통계 기법 __6.1.1 Random __6.1.2 Statistics __6.1.3 StatsBase.jl __6.1.4 Distributions.jl _6.2 데이터 세트 __6.2.1 RDatasets.jl __6.2.2 MLDatasets.jl _6.3 군집화 __6.3.1 K-평균 군집화 __6.3.2 계층적 군집화 __6.3.3 밀도 기반 군집화 _6.4 푸리에 해석 __6.4.1 푸리에 변환 __6.4.2 푸리에 역변환 __6.4.3 주파수 정렬 _6.5 딥러닝 __6.5.1 히든 레이어와 활성화 함수 __6.5.2 원-핫 인코딩 __6.5.3 경사하강법과 MLP로 비선형 함수 근사하기 __6.5.4 CNN으로 MNIST 학습하기 __6.5.5 저장하고 불러오기 __6.5.6 엔비디아 GPU 사용하기 Part7 시각화(1) - 그래프와 레이아웃 _7.1 선 그래프 _7.2 꾸미기 __7.2.1 범례 __7.2.2 제목 __7.2.3 축 범위 __7.2.4 수평선과 수직선 __7.2.5 면적 채색하기 __7.2.6 축과 눈금 __7.2.7 격자와 배경 및 여백 __7.2.8 텍스트 __7.2.9 출력 및 저장 __7.2.10 색 _7.3 서브 플롯과 레이아웃 __7.3.1 정형 그리드 __7.3.2 비정형 그리드 __7.3.3 제목 Part8 시각화(2) - 각종 그래프 및 시각화 양식 _8.1 막대그래프 _8.2 히스토그램 _8.3 점도표 _8.4 히트맵 __8.4.1 히트맵 그리기 __8.4.2 컬러바 범위 제한하기 __8.4.3 도메인 지정하기 _8.5 박스 플롯 __8.5.1 박스 플롯 그리기 __8.5.2 배열로 그리기 __8.5.3 데이터 프레임으로 그리기 __8.5.4 평균 표시하기 _8.6 다양한 그림 양식 __8.6.1 벡터 필드 __8.6.2 파이 차트 __8.6.3 극좌표계 __8.6.4 3차원 그림 _8.7 애니메이션과 동영상
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• 전기현 [저]

• 학력은 경북대학교 이학사(물리학), 경북대학교 이학석사(수학)이다. 경북대학교 수학부에서 박사 과정을 밟고 있으며 관심 분야는 컴퓨터 단층 촬영computerized tomography, CT, 역문제inverse problem, 편미분 방정식, 딥러닝이다. 단층 촬영과 관련된 다양한 모델에서 이미지를 재구성하는 알고리즘에 대해 논문을 출간하였고, 류대식 공저자와 함께 국내 최대의 수학, 물리학, 통계학 블로그인 생새우초밥집을 운영하고 있다.

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