본 강좌를 통해 고등학생과 일반인들이 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(입문)의 내용을 학습하고 코드를 활용하여 실습해본다. * 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가 * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음[인공지능 수학 입문 맛보기 강의] 강의 일정주차주차명차시명1주차함수의 그래프와 방정식의 해1) 강좌 소개 2) 함수의 그래프와 방정식의 해 예습 및 실습 3) 수학과 코딩! 4) 함수와 그래프, 다항함수, 유리함수 5) 삼각함수, 지수함수, 로그함수 6) 방정식의 해 7) 함수의 그래프와 방정식의 해 복습 2주차데이터와 행렬1) 데이터와 행렬 예습 및 실습2) 인공지능이란?3) 벡터4) 행렬과 텐서 5) 행렬의 연산법칙6) 특수행렬과 역행렬7) 데이터와 행렬 복습 3주차데이터의 분류1) 데이터의 분류 예습 및 실습2) 데이터의 유사도, 거리3) 노름과 유사도4) 냇적, 사잇각5) 코사인 유사도6) 데이터의 분류 복습 4주차선형연립 방정식1) 선형연립방정식 예습 및 실습2) 행렬과 연립방정식3) 선형연립방정식4) 첨가행렬5) 가우스 소거법 6) 연립방정식의 해집합 7) 선형연립방정식 복습 5주차최소제곱문제1) 최소제곱문제 예습 및 실습2) 최소제곱법3) 최소제곱법 실습4) 선형대수학 참고자료5) 최소제곱문제 복습 6주차극한과 도함수1) 극한과 도함수 예습 및 실습2) 함수의 극한3) 도함수4) 선형근사법5) 테일러 전개 6) 극한과 도함수 복습 7주차미분방정식, 미적분학 복습1) 미분방정식, 미적분학 예습 및 실습2) 극대, 극소, 최대, 최소3) 면적 구하기4) 미분방정식과 벡터장5) [부록] 미적분학 공식 6) 미분방정식, 미적분학 복습 중간중간 평가중간 평가8주차경사하강법1) 경사하강법 예습 및 실습2) 경사하강법(Gradient Descent Method)3) 경사하강법 알고리즘 설명4) 미적분학의 상호연관성, 부록5) 경사하강법 복습9주차 순열, 조합1) 순열, 조합 예습 및 실습 2) 수열3...