[1부] 준비편
실습 환경 구성
__소스코드 다운로드
__개인 PC에서 주피터 노트북 사용하기
__아나콘다를 사용하는 경우(윈도우
__아나콘다를 사용하는 경우(macOS
__비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 경우
__클라우드에서 주피터 노트북 사용하기
미리 알아두면 좋을 지식
__인공지능 관련 용어의 관계도
__인공지능의 포함 관계
__머신러닝의 포함 관계
이 책에서 사용하는 수학 기호와 그리스 문자
[2부] 도입편
▣ 01장: 머신러닝 입문
1.1 인공지능과 머신러닝
1.2 머신러닝이란?
__1.2.1 머신러닝 모델이란?
__1.2.2 학습 방법
__1.2.3 지도학습에서의 회귀와 분류
__1.2.4 학습 단계와 예측 단계
__1.2.5 손실함수와 경사하강법
1.3 처음으로 만나는 머신러닝 모델
1.4 이 책에서 다루는 머신러닝 모델
1.5 머신러닝과 딥러닝에서 수학이 필요한 이유
1.6 이 책의 구성
[3부] 이론편
▣ 02장: 미분과 적분
2.1 함수
__2.1.1 함수란?
__2.1.2 함수의 그래프
2.2 합성함수와 역함수
__2.2.1 합성함수
__2.2.2 역함수
2.3 극한과 미분
__2.3.1 미분의 정의
__2.3.2 미분과 함숫값의 근사 표현
__2.3.3 접선의 방정식
2.4 극대와 극소
2.5 다항식의 미분
__2.5.1 xn의 미분
__2.5.2 미분의 선형성과 다항식의 미분
__2.5.3 xr의 미분
2.6 곱의 미분
2.7 합성함수와 역함수의 미분
__2.7.1 합성함수의 미분
__2.7.2 역함수의 미분
2.8 몫의 미분
2.9 적분
▣ 03장: 벡터와 행렬
3.1 벡터
3.1.1 벡터란?
__3.1.2 벡터의 표기 방법
__3.1.3 벡터의 성분 표시
__3.1.4 다차원으로 확장
__3.1.5 벡터 성분의 표기 방법
3.2 덧셈, 뺄셈, 스칼라배
__3.2.1 벡터의 덧셈
__3.2.2 벡터의 뺄셈
__3.
