본 강좌는 인공지능이 어떤 수학적 원리로 작동하는지를 이해하는데 필요한 기본적인 수학 내용을, 고등학교 1학년 정도의 수학 지식을 갖춘 일반인이라면 누구라도 쉽게 학습하고, 이해한 후, 실습할 수 있도록 한다. 또한 Math & Coding 접근으로 <인공지능에 필요한 개념과 용어 및 기초수학 지식 및 실습 경험>을 제공한다. * 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가 * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음[인공지능을 위한 기초수학 입문 맛보기 강의] 강의 일정 주차 주차명 차시명 1주차 인공지능에 필요한 기초수학 1) 함수 그래프와 방정식의 해 1 2) 함수 그래프와 방정식의 해 2와 실습 2주차 인공지능과 행렬 1 1) 데이터와 행렬 12) 데이터와 행렬 2와 실습 3주차 인공지능과 행렬 2 1) 데이터의 분류 12) 데이터의 분류 2와 실습 4주차 인공지능과 행렬 3 1) 선형연립방정식의 해집합 12) 선형연립방정식의 해집합 2와 실습 5주차 인공지능과 행렬 4 1) 정사영과 최소제곱문제 12) 정사영과 최소제곱문제 2와 실습 6주차 인공지능과 행렬 5 1) 행렬분해 (특잇값 분해) 12) 행렬분해 (특잇값 분해) 2와 실습 7주차 인공지능과 최적해 1 1) 극한과 도함수 12) 극한과 도함수 2와 실습 - 중간 평가 중간고사/보고서/제안서 8주차 인공지능과 최적해 2 1) 극대, 극소, 최대, 최소 12) 극대, 극소, 최대, 최소 2와 실습 9주차 인공지능과 최적해 3 1) 경사하강법(gradient descent method) 2) 경사하강법을 이용한 최소제곱문제의 해와 실습 : 10주차 인공지능과 통계 1 1) 순열, 조합, 확률2) 확률변수, 확률분포, 베이지안(Bayesian)과 실습 11주차 인공지능과 통계 2 1) 통계, 기댓값, 분산2) 공분산, 상관계수, 공분산 행렬과 실습 12주차 주성분 분석 1) 주성분 분석(Principal Component Analysis...