PART 01 선형대수학과 인공지능

1장 연립선형방정식과 행렬
1.1 연립선형방정식
1.2 행렬의 정의
1.3 행렬의 연산
1.4 행렬과 연립선형방정식의 관계
연습문제
프로그래밍 실습

2장 가우스-조르당 소거법과 여러 가지 행렬
2.1 가우스-조르당 소거법
2.2 역행렬
2.3 여러 가지 행렬
연습문제
프로그래밍 실습

3장 벡터공간과 내적
3.1 벡터와 벡터공간
3.2 벡터의 내적
3.3 벡터의 미분
연습문제
프로그래밍 실습

4장 선형변환과 랭크 정리
4.1 선형변환
4.2 랭크 정리
연습문제
프로그래밍 실습

5장 고윳값과 케일리-해밀턴 정리
5.1 고윳값과 고유벡터
5.2 케일리-해밀턴 정리
연습문제
프로그래밍 실습

6장 행렬 분해
6.1 LU 분해
6.2 특잇값 분해
연습문제
프로그래밍 실습

PART 02 미분적분학과 인공지능

7장 미분
7.1 미분과 도함수
7.2 고계도함수
7.3 합성함수의 미분
7.4 평균값 정리와 로피탈 정리
7.5 미분의 응용
연습문제
프로그래밍 실습

8장 적분
8.1 부정적분
8.2 치환적분과 부분적분
8.3 정적분
8.4 적분의 응용
연습문제
프로그래밍 실습

9장 편미분과 경사 하강법
9.1 편미분
9.2 경사 하강법
연습문제
프로그래밍 실습

PART 03 확률 및 통계와 인공지능

10장 확률과 확률분포
10.1 조건부 확률과 베이즈 정리
10.2 이산확률분포
10.3 연속확률분포
연습문제
프로그래밍 실습

11장 상관분석과 회귀분석
11.1 상관분석
11.2 회귀분석
연습문제
프로그래밍 실습

PART 04 머신러닝 및 딥러닝과의 연계

12장 머신러닝
12.1 머신러닝 소개
12.2 분류 알고리즘
12.3 회귀분석 알고리즘
12.4 군집화와 주성분분석
연습문제
프로그래밍 실습

13장 딥러닝
13.1 퍼셉트론
13.2 합성곱 신경망
13.3 순환 신경망
연습문제
프로그래밍 실습

참고문헌
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