본 강좌를 통해 인공지능을 이해하는데 필요한 수학(기초) 및 기본 알고리즘을 자세히 학습하고 코드를 활용하여 실습해본다. * 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가 * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음[인공지능 수학 기초 맛보기 강의] 강의 일정주차주차명차시명1주차벡터1) 강좌 소개 2) 벡터 예습 및 실습 3) Big Picture 4) 벡터 5) 내적 6) 정사영 7) 벡터 복습 2주차선형연립방정식1) 선형연립방정식 예습 및 실습2) 선형연립방정식3) Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법4) 선형연립방정식 복습 3주차행렬과 행렬식1) 행렬과 행렬식 예습 및 실습2) 행렬 연산3) 역행렬4) 기본행렬5) 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬6) 행렬식 7) 행렬과 행렬식 복습 4주차일차독립과 기저 및 차원1) 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습2) 일차독립3) 기저와 차원4) 정사영과 최소제곱해5) 일차독립과 기저 및 차원 복습 5주차선형변환1) 선형변환 예습 및 실습2) 선형변환3) 표준행렬4) 핵과 치역5) 선형변환 복습 6주차고윳값, 고유벡터, 대각화1) 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습2) 고윳값과 고유벡터3) 닮음 행렬과 행렬의 대각화4) 직교 대각화5) 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습 7주차SVD(특잇값 분해), 이차형식1) SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습2) 특잇값 분해(SVD)3) 일반화된 역행렬4) 이차형식5) SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습 중간중간 평가중간 평가8주차일변수 함수와 미적분1) 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습2) 함수3) 극한4) 도함수와 미분5) 미분의 응용6) 적분7) 일변수 함수와 미적분 복습9주차다변수 함수와 미적분(극대, 극소)1) 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습 2) 벡터와 공간 기하3) 벡터함수4) 편도함수와 그래디언트5) 함수의 극대, 극소6) 경사하강법(gradient descent metho...