줄리아 프로그래밍

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책 정보

· 제목 : 줄리아 프로그래밍 (수리 계산, 통계 분석, 딥러닝, 데이터 시각화를 위한)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9791165922757
· 쪽수 : 496쪽
· 출판일 : 2024-04-30

책 소개

줄리아의 기본 사용법과 수리적인 배경 및 문법은 물론 자료형과 자료구조 구현, 함수형 프로그래밍을 줄리아의 철학을 기반으로 친절하고 세밀하게 안내한다. 또한 각종 기초 수학 연산과 삼각 함수, 지수 함수, 로그 함수, 특수 함수 등 줄리아에서의 초월 함수에 대해 살펴본다.

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

저자소개

류대식 (지은이) 정보 더보기

경북대학교 이학사(통계학), 경북대학교 공학사(빅데이터), 경북대학교 이학석사(수학) 경북대학교 수학부에서 비선형 동역학(nonlinear dynamics) 전공으로 박사 과정을 밟고 있습니다. 연구 주제는 데이터 기반 모형(data-driven model) 및 인구 동역학(population dynamics)이고 의료 데이터의 시계열 분석에 관한 논문과 유체에서의 열 확산 예측을 위한 인공신경망 관련 논문을 출간했습니다. 기업 과제에서는 유전 알고리즘을 응용해 협업한 바 있습니다.

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전기현 (지은이) 정보 더보기

경북대학교 이학사(물리학), 경북대학교 이학석사(수학) 경북대학교 수학부에서 박사 과정을 밟고 있으며 관심 분야는 컴퓨터 단층 촬영(computerized tomography, CT), 역문제(inverse problem), 편미분 방정식, 딥러닝입니다. 단층 촬영과 관련된 다양한 모델에서 이미지를 재구성하는 알고리즘에 대해 논문을 출간하였고, 류대식 공저자와 함께 국내 최대의 수학, 물리학, 통계학 블로그인 생새우초밥집을 운영하고 있습니다.

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