인공지능을 위한 기초수학 입문
『인공지능을 위한 기초수학 입문』은 〈인공지능에 필요한 기초수학〉, 〈인공지능과 행렬〉, 〈인공지능과 미분(최적해)〉, 〈인공지능과 통계〉, 〈주성분 분석과 인공신경망〉, 〈읽을거리, 참고문헌, 기타〉를 수록하고 있는 책이다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
〈인공지능을 위한 기초수학 입문〉은 인공지능이 어떤 수학적 원리로 작동하는지를 이해하는데 필요한 기본적인 수학을 고등학교 1학년 정도의 수학 지식을 갖춘 일반인은 누구라도 쉽게 관련된 행렬, 도함수, 통계 내용을 이해하고 실습할 수 있도록 서술하였다.
인공지능이 도대체 무엇인지 그리고 어떻게 작동되는지 기본 원리를 이해하기 위한 취지에 이 책을 준비하였다. 즉, 고등학생과 일반인 누구라도 인공지능을 이해하는 것을 목표로, 주 저자가 쓴 수학동아 『주니어매스』 원고와 대학생용 교재 『인공지능을 위한 기초수학』을 활용하여 미국 일본 중국의 고등학교 인공지능 수학교수ㆍ학습 내용의 순서에 따라 우리나라 고등학교 2학년 이상이면 누구나 이해할 수 있도록 K-MOOC 교재와 강의록이 완성되었다. 그 결과 관심 있는 모든 고등학생과 일반인들이 인공지능에 필요한 전반적인 용어와 개념을 접하고, 직접 개발한 파이썬 코드를 활용하여 실제 문제해결 경험을 갖추어, 고급 AI 수학에 잘 준비되도록 저술하였다.
* K-MOOC는 온라인을 통해서 누구나, 어디서나 원하는 강좌를 무료로 들을 수 있는 온라인 공개강좌 서비스로 2015년에 시작된 한국형 무크이다.
http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SKKUk+SKKU_45+2020_T1/about
목차
목차
1. 함수의 그래프와 방정식의 해
II. 인공지능과 행렬
2. 데이터와 행렬함수의 그래프와 방정식의 해
3. 데이터의 분류
4. 선형연립방정식의 해집합
5. 정사영과 최소제곱문제
6. 행렬분해(특잇값 분해)
III. 인공지능과 미분(최적해)
7. 극한과 도함수
8. 극대, 극소, 최대, 최소
9. 경사하강법, 최소제곱문제의 해
IV. 인공지능과 통계
10. 순열, 조합, 확률, 확률변수, 확률분포, 베이지안
11. 기댓값, 분산, 공분산 상관계수 공분산행렬
V. 주성분 분석과 인공신경망
12. 주성분 분석
13. 인공신경망
14. MNIST 데이터 숫자인식실습
VI. 읽을거리, 참고문헌, 기타
저자
저자
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