AI를 위한 수학·통계

선형대수·확률·통계·정보이론·미분·최적화를 AI 모델 이해 순서에 맞춰 연결한 중급 과정이다.

대상: AI 모델의 수식과 평가 지표를 원리부터 이해하려는 학습자

난이도: 중급

권장 선수 코스: AI 기초

권장 문서 순서

1. 스칼라
2. 벡터
3. 벡터 공간
4. 기저 벡터
5. 벡터 노름
6. 내적
7. 직교성
8. 벡터 사영
9. 행렬
10. 전치행렬
11. 선형 변환
12. 고윳값과 고유벡터
13. 고유분해
14. 텐서
15. 확률
16. 확률분포
17. 결합확률분포
18. 조건부확률
19. 주변확률
20. 사전확률
21. 베이즈 정리
22. 사후확률
23. 기댓값
24. 분산
25. 공분산
26. 상관관계
27. 큰 수의 법칙
28. 중심극한정리
29. 우도
30. 최대우도추정
31. 신뢰구간
32. 가설검정
33. 엔트로피
34. 결합 엔트로피
35. 조건부 엔트로피
36. 상호정보량
37. 정보 이득
38. 교차 엔트로피
39. 쿨백-라이블러 발산
40. 젠슨-섀넌 발산
41. 데이터 처리 부등식
42. 미분
43. 연쇄 법칙
44. 기울기
45. 야코비 행렬
46. 다변수 미적분학
47. 자동 미분
48. 목적 함수
49. 볼록 함수
50. 볼록 최적화