첫째마당 기초 수학
1장. 방정식과 부등식
UNIT 1 변수와 수식
UNIT 2 방정식과 부등식
2장. 함수
UNIT 3 기초 함수
UNIT 4 고급 함수
3장. 직선과 기울기
UNIT 5 좌표 평면
UNIT 6 기울기
4장. 지수와 제곱근
UNIT 7 지수
UNIT 8 거듭제곱과 거듭제곱근
UNIT 9 인수분해
5장. 다항식과 기하학
UNIT 10 다항식
UNIT 11 기하학
6장. 지수함수와 로그함수
UNIT 12 지수함수
UNIT 13 로그함수
둘째마당 미분
7장. 함수의 극한과 연속
UNIT 14 함수의 극한과 최대, 최소
8장. 다항함수의 미분
UNIT 15 다항함수의 미분
9장. 도함수의 활용
UNIT 16 미분법
UNIT 17 미분 법칙과 오차역전파
셋째마당 선형대수학
10장. 벡터와 공간
UNIT 18 벡터
UNIT 19 선형 결합과 선형 독립
UNIT 20 벡터의 내적과 외적
UNIT 21 열 공간과 영 공간
11장. 행렬 변환
UNIT 22 함수와 선형 변환
UNIT 23 역함수와 역변환
UNIT 24 전치행렬
12장. 상호좌표계
UNIT 25 고유 값, 고유 벡터, 고유 공간
넷째마당 확률과 통계
13장. 순열과 조합
UNIT 26 수열
UNIT 27 순열과 조합
14장. 확률
UNIT 28 확률이란
UNIT 29 조건부 확률
15장. 통계
UNIT 30 확률변수와 확률분포
UNIT 31 통계적 추정
UNIT 32 통계적 검정
부록 환경 설정
마무리하며
누구나 인공지능 기초 수학을 이해할 수 있다!
1. 학습을 위한 기초 수학 배우기
방정식, 함수, 기울기, 지수, 다항식 등 본격적인 학습을 위해 필요한 기초 수학을 설명합니다.
2. 미분, 선형대수학, 확률과 통계
인공지능을 이해하려면 미분, 선형대수학, 확률과 통계를 이해해야 합니다. 각 개념은 극한, 벡터, 순열처럼 기초부터 시작하며, 인공지능 학습에 필요한 핵심 개념 위주로 설명합니다. 증명보다는 이해하는 데 중점을 두며, 240개 일러스트로 좀 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
3. 인공지능과의 연결고리 찾기
지금 배우는 수학을 왜 배우는지, 언제 쓰는지 확인할 수 있도록 책 곳곳에 인공지능과의 연결고리를 담았습니다. 또한, 각 개념들을 파이썬 코드로 구현해 보면서 어떻게 활용할지 익힐 수 있습니다.
