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2003년부터 업계에서 심층학습 개발자로 일해오면서, 2016년 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 기계학습 전공 박사학위를 받았다. 이 책 외에 세 권의 책 『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』(No Starch Press), 『Numbers and Computers』(Springer), 『Random Numbers and Computers』(Springer)를 썼다. 2003년부터 업계에서 심층학습 개발자로 일해오면서, 2016년 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서 기계학습 전공 박사학위를 받았다. 이 책 외에 세 권의 책 『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』(No Starch Press), 『Numbers and Computers』(Springer), 『Random Numbers and Computers』(Springer)를 썼다.

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딥러닝을 위한 수학

역 : 한선용

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웹 표준과 자바스크립트에 관심이 많은 번역가. 2008년부터 웹 관련 일을 했으며, ‘WCAG 2.0을 위한 일반적 테크닉’ 등의 문서를 번역해 웹에 올렸다. 번역한 책으로 『API 해킹의 모든 것』(2023), 『자바스크립트 완벽 가이드(7판)』(2022), 『한 권으로 끝내는 Node & Express(2판)』(2021), 『CSS 완벽 가이드』(2021), 『CSS 핵심 실용 가이드』(2021), 『나의 첫 파이썬(2판)』(2020), 『파이썬으로 웹 크롤러 만들기(2판)』(2019), 『자바스크립트를 말하다』(2014) 등이 있다. 웹 표준과 자바스크립트에 관심이 많은 번역가. 2008년부터 웹 관련 일을 했으며, ‘WCAG 2.0을 위한 일반적 테크닉’ 등의 문서를 번역해 웹에 올렸다. 번역한 책으로 『API 해킹의 모든 것』(2023), 『자바스크립트 완벽 가이드(7판)』(2022), 『한 권으로 끝내는 Node & Express(2판)』(2021), 『CSS 완벽 가이드』(2021), 『CSS 핵심 실용 가이드』(2021), 『나의 첫 파이썬(2판)』(2020), 『파이썬으로 웹 크롤러 만들기(2판)』(2019), 『자바스크립트를 말하다』(2014) 등이 있다.

출판사 리뷰

마법 같은 기술에서 명쾌한 과학으로,블랙박스 속에 감춰진 AI의 진짜 얼굴을 마주하라코드 한 줄, import 문 하나로 인공지능이 생성한 경이로운 결과물을 손쉽게 얻는 시대다. 하지만 우리는 매일 이 기술을 마주하면서도, 정작 그 이면의 메커니즘을 자신 있게 설명하지 못한 채 정체 모를 ‘마법’이나 ‘블랙박스’로 여기며 그저 결괏값에 의존하곤 한다. 인공지능이 우리 삶 깊숙이 들어왔음에도 그 내부를 제대로 이해하지 못하는 데서 오는 막연한 두려움과 신비주의는 기술의 본질을 가리는 장막이 되기도 한다. 20년 넘게 인공지능 현장을 지켜온 머신러닝 전문가 로널드 크노이젤은 이제 이 거대한 장막을 걷어내고, 기술의 본질을 관통하는 가장 직관적인 이정표를 제시하고자 한다.이 책은 난해한 수학 공식이나 딱딱한 프로그래밍 언어 대신, 다양한 비유를 통한 일상의 언어로 인공지능의 심장부를 해부한다. 인공지능의 역사적 배경부터 시작해 머신러닝의 기초, 그리고 최신 LLM 혁신에 이르기까지 기술 발전의 거대한 흐름을 단숨에 관통한다. 특히 저자는 비전문가의 눈높이에서 복잡한 개념을 알기 쉽게 풀어내어, 독자들이 낯선 용어에 익숙해지고 탄탄한 이해를 쌓아나갈 수 있도록 친절하게 안내한다.기술적 허구에 매몰되지 않고 기초부터 단단히 다지고 싶은 개발자부터, 격변하는 AI 시대의 파도 속에서 길을 잃지 않으려는 일반인까지 모두에게 이 책은 명쾌한 해답이 될 것이다. 단순히 도구를 사용하는 법을 넘어, 왜 그러한 알고리즘과 설계가 채택되었는지 기술적 필연성을 깨닫는 순간 당신의 지식은 흔들리지 않는 기초가 된다. 마법처럼 보이던 기술이 명확한 과학적 원리로 치환되는 순간, 당신은 비로소 인공지능이라는 도구를 완전히 장악하고 미래를 선명하게 조망할 수 있는 강력한 지적 나침반을 손에 쥐게 될 것이다.이 책에서 얻을 수 있는 6가지 통찰■ AI 신비주의 타파: 정체 모를 ‘마법’ 이면에 설계된 명확한 과학적 실체 확인■ 수식 없는 학습 원리: 복잡한 수학 없이 신경망의 최적화 메커니즘 직관적 이해■ 시각 지능 구현: 신경망이 사물을 인지하고 분류하는 기술적 구조 파악■ 생성형 AI의 원리: 단순 복제를 넘어 새로운 결과물을 창조하는 배경 탐구■ 언어 모델의 본질: LLM이 문맥을 추론하고 대화를 이어가는 핵심 알고리즘 분석■ 기술적 통찰: AI의 사회적 영향과 엔지니어가 마주할 미래 과제 고찰

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