확률, 통계, 선형대수, 미분, 행렬로 역전파, 경사하강법 제대로 정복하기심층학습의 위력을 제대로 이해하려면 심층학습의 기본이 되는 수학 개념을 확실히 파악해야 한다. 이 책은 심층학습을 이해하는 데 꼭 필요한 확률, 통계, 선형대수, 미분에 관한 실무 지식을 제공하며, 각 수학 분야의 개념에 대해 실행가능한 파이썬 예제 코드로 설명한다.이 책에서 다루는 검증 가능한 예제들은 순수 수학과 심층학습 응용의 틈새를 메우는 역할을 한다. 벡터와 행렬, 확률 분포 등의 근본적인 주제를 설명한 뒤에 행렬 미분과 같은 좀 더 심화한 개념으로 나아가며, 마지막에는 모든 논의를 통합해서 심층학습의 필수 알고리즘인 역전파와 경사하강법을 다룬다.■ 확률 법칙들과 확률분포, 베이즈 확률■ 통계를 이용해서 데이터 집합을 파악하고 모형을 평가하는 방법■ 벡터와 행렬을 다루는 방법과 데이터가 벡터와 행렬의 형태로 신경망을 통과하는 과정■ 선형대수를 이용한 주성분 분석(PCA)과 특잇값 분해(SVD) 구현■ 역전파, 경사하강법, 여러 최적화 기법(SGD, Adam, RMSprop, Adagrad/Adadelta)