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1장 RNN, DQN을 위한 준비
§ 01 RNN, DQN의 첫걸음
▶ 시계열 데이터를 다루게 된 ‘RNN’.
▶ 학습하는 로봇의 지능을 현실로 만든 ‘DQN’..
▶ 왜, 지금 AI가 꽃을 피웠는가?
▶ RNN, DQN을 엑셀로 체험
§ 02 사용할 엑셀 함수는 10개 남짓
▶ 사용할 주요 엑셀 함수
▶ TANH 함수
▶ OFFSET 함수
▶ MATCH 함수
▶ 배열 수식
▶ MMULT 함수
§ 03 최적화 계산이 불필요한 엑셀의 해 찾기
▶ 해 찾기를 사용해 보자
▶ 해 찾기로 구한 ‘최솟값’은 국소해
§ 04 데이터 분석에는 최적화가 필수
▶ 최적화는 데이터 분석에 필수
▶ 회귀분석이란?
▶ 구체적인 예로 회귀분석의 논리를 이해
▶ 회귀분석을 이해하면 데이터 분석도 이해돼
2장 엑셀로 배우는 신경망
§ 01 출발점이 되는 뉴런 모델
▶ 생물의 뉴런 구조
▶ 뉴런의 입력 처리 방법
▶ 발화
▶ 뉴런의 ‘입출력’을 수식으로 표현
▶ 뉴런의 ‘발화’를 수식으로 표현
§ 02 신경세포를 모델링한 인공 뉴런
▶ 뉴런의 움직임을 정리하면
▶ 발화 조건을 함수로 표현
▶ 인공 뉴런
▶ 뉴런의 간단한 그림
▶ 시그모이드 함수
▶ 시그모이드 뉴런
▶ 시그모이드 뉴런의 일반화
▶ 인공 뉴런과 활성화 함수의 정리
▶ 엑셀로 뉴런의 동작 재현
▶ ‘입력의 선형합’의 내적 표현 .
§ 03 신경망의 사고방식
▶ 입력층의 역할
▶ 은닉층의 역할
▶ 출력층의 역할
▶ 뉴런 1개는 지능이 없다!
▶ 특징 추출의 구조
▶ 출력층의 ‘판정원’은 정리하는 역할
▶ 구조를 정리하면
▶ 임곗값의 역할은 불필요한 정보를 차단하는 것
▶ 가중치와 임곗값의 결정 방법
▶ 신경망의 아이디어 정리
§ 04 신경망을 식으로 표현
▶ 변수명을 정하는 규칙
▶ 신경망을 식으로 표현
▶ 신경망 출력의 의미
