부경대학교수학교재편찬위원회  | 경문사

24,000원  | 20170302  | 9791160730258

이 책은 고등학교 과정에서 수학교과를 깊이 있게 공부하지 못하였거나, 소홀하게 취급하여 기초수학에 대한 이해가 부족한 학생들을 위해 대학 교양수학의 선수과목으로 사용할 수 있도록 저술하였다. 이를 위해 집합과 명제, 수열의 극한과 급수의 수렴, 함수에 대한 기초 내용과 지수 ? 로그함수 및 삼각함수 등을 소개하고, 함수의 극한과 연속, 평면벡터와 공간벡터 및 그 용용은 물론, 비교적 간단한 미분적분법과 그 응용에 대해 다루었다. 아울러, 절제된 이론의 전개와 연습으로 독자들이 교과내용을 쉽게 이해하고 이용할 수 있도록 다양한 문제를 수록하였다. 이 책의 특징은 다음과 같다. 일반계 고등학교 수학과 교과내용 수준의 학습을 통하여,기초학력 향상과 수학에 대한 흥미와 관심을 갖도록 하여 수학교과에 대한 기피현상과 수강학생 간의 학력차를 최소화하고자 하였다.

부경대학교수학교재편찬위원회  | 경문사

0원  | 20130305  | 9788961056489

『기초수학의 이해』는 행렬과 연립일차방정식, 평면과 공간에서의 벡터, 수열과 무한급수는 물론, 함수에 대한 기초 내용과 지수·로그함수 및 삼각함수 등을 소개한다. 함수의 극한과 연속, 미분법과 적분법 및 그 활용을 중심으로 다루었다. 아울러, 절제된 이론의 전개와 연습으로 교과내용을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 다양한 문제를 수록하였다.

산타누 파타나야크  | 에이콘출판

31,500원  | 20190228  | 9791161752761

딥러닝에 필요한 수학적 기초부터 딥러닝의 기본 이론, CNN, RNN, RBM 및 GAN까지 모두 다루고 있는 책이다. 먼저, 딥러닝에 필요한 선형대수, 확률, 미적분, 최적화와 같은 기본적인 수학적인 기초를 탄탄히 다진다. 이를 기반으로 딥러닝의 기본 개념을 쉽게 설명한다. 또한 텐서플로의 기본 구문을 설명해 텐서플로에 익숙할 수 있도록 돕는다. CNN을 소개하면서 기본적인 신경망의 구조를 상세히 설명하고, RNN, LSTM, 양방향 RNN 및 GRU와 같은 고급 주제를 다룬다. 그리고 RBM 및 인코더를 다루면서 세부 주제인 깁스 샘플링, 베이지안 추론, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법 및 PCA, ZCA 화이트닝과 같은 같은 기법에 상세히 설명한다. 이와 더불어 DBN에 대해서도 자세히 다룬다. 마지막으로 신경망의 고급 주제인 R-CNN, Fast R-CNN 및 GAN에 대해 관련된 예제와 함께 상세히 설명하고 있다. 이 책 한 권으로 딥러닝의 수학적인 기초 및 고급 주제까지 모두 배울 수 있다.