책소개
인공지능 수학을 처음 시작하는 분에게 안성맞춤!
기초 수학에서 미분, 선형대수학, 확률과 통계 핵심 내용까지!
가장 쉬운 인공지능 수학 입문서!
인공지능의 기초는 수학이다. 그렇다면 어디서부터 어떻게 시작해야 할까? 이 책은 방정식과 함수 같은 기초 수학으로 시작해서 인공지능을 위한 핵심 수학인 미분, 선형대수학, 확률과 통계까지 설명한다. 증명하기보다는 이해하는 데 중점을 뒀으며, 많은 예제와 240개 일러스트로 수학의 원리를 이해할 수 있다. 또한, 연습 문제와 파이썬 코드로 한 번 더 개념을 다지고, 인공지능과의 연결고리까지 알아보면서 쓰임새를 확인할 수 있다. 인공지능 수학이 처음이라면, 인공지능을 학습하는 데 수학이 걸림돌이 되고 있다면 지금 도전해 보자!
저자소개
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.
목차
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
