모두의 인공지능 기초 수학(모두의 시리즈)

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.

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

서지영 17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다.