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ISBN: 9791165212353
388쪽
183 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 660
- 주간 컴퓨터/IT: 98위
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책 소개
출판사 리뷰
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.
저자 소개
저자 : 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.
책 속에서
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
마무리하며
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
머리말
서지영(지은이)의 말
저는 중·고등학교 시절에 영어를 못했고, 그러다 보니 영어 수업 시간이 가장 싫었습니다. 그렇게 영어와 관계없는 삶을 살고 있던 20대 중반 즈음에 지인에게서 영어 회화를 공부해 보라는 권유를 받았습니다. 영어가 얼마나 재미있는지 알려 주고 싶다며 속는 셈 치고 영어 회화 공부를 해 보라고 권하더군요. 결국 저는 영어 회화 학원을 등록했습니다. 알고 있는 단어도 별로 없었고 문법 구조는 전혀 이해하지 못했습니다. 하지만 지금 저는 영어가 가장 재미있고 제법 합니다. 왜냐고요? 문법으로 영어를 공부하지 않았기 때문입니다. 제가 말하는 영어를 외국인들이 이해하고 계속 대화가 이어지는 상황이 신기했으며, 저 자신이 자랑스러웠기 때문에 재미있었습니다.
수학도 마찬가지라고 생각합니다. 인공지능에서 수학은 이해할 학문이지 풀어야 하거나 정복해야 할 대상이 아닙니다. 수학 문제를 푸는 것은 컴퓨터가 알아서 합니다. 우리가 할 일은 컴퓨터가 수학 문제를 잘 풀 수 있도록 그 원리를 이해하고 가이드해 주는 것입니다. 가이드 역할을 훌륭하게 해내기 위해 수학을 이해하는 것이라고 생각한다면 수학이 좀 가볍게 느껴지나요?
많은 예제를 이용하여 수학의 원리를 쉽게 설명하려고 노력했지만, 수학이다 보니 가끔 어렵게 느낄 수도 있을 것입니다. 이해하면 이해하는 대로, 이해할 수 없으면 이해할 수 없는 대로 여러 번 읽는다면 책 한 권이 내 자산이 될 것입니다. 그리고 최종적으로 제가 영어에서 느꼈던 ‘재미’를 여러분도 수학에서 느낄 수 있을 것입니다.
이 책이 인공지능을 시작하는 여러분에게 조금이라도 도움이 되면 좋겠습니다.
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