인공지능의 시작, 기초수학을 담았다!

4차 산업혁명 시대에 인공지능은 핵심 기술이다. 인공지능 기술은 수학적 원리가 적용되기 때문에 수학적 기초 지식이 필요하다. 이 책은 인공지능을 학습하기 위한 기초수학 지식을 담고 있다. 1장에서 5장은 미적분의 기초 분야에 대한 내용이고 6장에서 8장은 선형대수의 기초 분야에 대해 다룬다. 9장에서 11장은 확률과 통계의 기초 분야를 담고 있다. 각 장마다 연습문제를 두어 학습한 내용을 점검할 수 있도록 했다. 지오지브라, 파이썬, R 코드를 작성하고 실행해보면서 개념에 대한 이해와 함께 인공지능 관련 응용 능력도 기를 수 있다.

고관표

- 서울대학교 수학과 이학사

- KAIST 수학과 이학석사

- KAIST 수학과 이학박사

-  Rutgers 대학교 금융 석사

- 동서대 소프트웨어학과 교수

-「파생상품 이해를 위한 금융수학」 대한민국학술원 2016년 우수도서 선정

엄미례

- 부산대학교 수학과 이학사

- 부산대학교 일반대학원 이학석사

- 독일 Freiburg 대학교 magister

- 부산대학교 응용수학 이학박사

- KAIST post-doc

- 캐나다 UBC 교환교수(2007~2008)

- 동서대학교 메카트로닉스 융합공학부 교수

조경미

- 부산대학교 자연과학대학 수학과 이학사

- 미국 앨라배마 대학교 응용수학과 이학박사

- 캐나다 맥마스터 대학교 방문교수(2002~2004)

- 동서대학교 정보보안학과 교수

- 동서대학교 민석도서관장, 정보통신센터소장, 여대생커리어개발센터소장, 교무처장,

컴퓨터공학부학부장, 소프트웨어융합대학학장 역임 

Chapter 01 함수

1.1 함수와 그래프

1.2 합성함수

1.3 역함수

1.4 지수함수

1.5 로그함수

1.6 삼각함수

Chapter 02 미분

2.1 미분(도함수)

2.2 연쇄법칙

2.3 미분(도함수)의 응용

2.4 속도와 변화량

2.5 부정형과 L’Hopital의 법칙

Chapter 03 극한

3.1 극한의 정의

3.2 극한의 성질

3.3 지수함수의 극한

3.4 로그함수의 극한

Chapter 04 적분

4.1 부정적분

4.2 적분공식

4.3 치환적분법

4.4 부분적분법

4.5 정적분

Chapter 05 다변수함수

5.1 편미분(편도함수)

5.2 중적분(반복적분)

Chapter 06 행렬과 행렬식

6.1 행렬의 정의

6.2 행렬의 연산

6.3 행렬식

6.4 역행렬

6.5 행렬과 행렬식의 응용

Chapter 07 벡터

7.1 벡터의 정의

7.2 벡터의 연산

7.3 벡터공간

7.4 벡터의 내적

7.5 벡터의 응용

Chapter 08 고윳값과 고유벡터

8.1 고윳값과 고유벡터

8.2 행렬의 대각화

8.3 고윳값과 고유벡터의 응용

Chapter 09 확률

9.1 확률

9.2 확률변수와 확률분포

9.3 모멘트생성함수

9.4 다변수 확률변수

9.5 공분산과 상관계수

Chapter 10 확률변수

10.1 이항분포

10.2 포아송 분포

10.3 일양분포

10.4 정규분포

10.5 지수분포

10.6 중심극한정리

Chapter 11 자료탐색

11.1 ggplot2 패키지

11.2 ggplot() 사용법

인공지능에 필요한 개념만 쏙쏙! 기초부터 응용까지!

인공지능은 사람이 생각하는 방식을 따라 하는 기술이다. 이는 알고리즘을 통해 구현되며 기계 스스로 사람처럼 생각할 수 있도록 한다. 인공지능 기술을 통해 정확하게 판단하기 위해서 알고리즘에 미적분, 선형대수, 확률과 통계와 같은 수학적 개념이 적용된다. 이는 인공지능 기초수학이 필요한 이유이다. 이 책은 수학적 기초 지식이 부족한 학습자들도 충분히 이해할 수 있도록 쉽게 풀어서 설명하고 있으며 수학적 계산과 프로그래밍을 통해 개념에 대한 이해와 응용력을 함께 기를 수 있도록 했다. 이 책을 통해 학습한 기초수학 개념을 바탕으로 머신러닝과 딥러닝의 원리를 보다 쉽게 이해할 수 있을 것이다.