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PART 01 수학기초
1장 함수 1.1함수의 기본 개념 1.2합성함수 1.3역함수 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 2장 여러 가지 함수 2.1다항함수 2.2유리함수와 무리함수 2.3지수함수와 로그함수 2.4삼각함수 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 3장 극한과 연속 3.1수열과 점화식 3.2수열의 극한 3.3함수의 극한 3.4함수의 연속 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 PART 02 미분과 적분 4장 미분 4.1미분계수와 도함수 4.2여러 함수의 도함수와 미분 공식 4.3합성함수와 역함수의 미분 4.4음함수와 매개변수로 표현된 함수의 미분 4.5평균값 정리와 로피탈 정리 4.6미분의 응용 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 5장 적분 5.1부정적분 5.2여러 함수의 적분 공식 5.3치환적분 5.4부분적분 5.5정적분과 미적분학의 기본정리 5.6적분의 응용 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 PART 03 벡터와 행렬 6장 벡터와 공간 6.1벡터의 개념과 연산 6.2공간좌표와 거리 6.3벡터의 내적과 외적 6.4벡터로 표현하는 직선과 평면 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 7장 행렬 7.1행렬의 개념과 기본 연산 7.2역행렬과 행렬식 7.3행렬과 선형 연립방정식 7.4가우스 소거법 7.5일차변환 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 PART 04 확률과 통계 8장 확률과 통계 8.1순열과 조합 8.2이항정리 8.3확률 8.4평균과 분산 8.5확률분포 8.6추정 프로그래밍 함수 요약 연습문제 프로그래밍 실습 부록 표준정규분포표 찾아보기 |
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데이터 과학 입문을 위한 핵심 수학을 파이썬 실습과 함께 익히는 입문서
이 책은 데이터 과학과 인공지능 학습에 필요한 핵심 수학인 미분과 적분, 벡터와 행렬, 확률과 통계를 쉽고 체계적으로 설명합니다. 복잡한 수식을 단순히 나열하는 데 그치지 않고, 각 개념이 실제 데이터 분석과 인공지능 기술에서 어떻게 활용되는지를 파이썬 코드와 함께 학습할 수 있도록 구성했습니다. 또한 강화학습, 합성곱 신경망 등 최신 인공지능·데이터 과학 주제와 연계된 칼럼을 수록해 수학과 데이터 과학의 연결을 폭넓게 이해할 수 있도록 돕습니다. 뿐만 아니라 [예제] → [확인문제] → [연습문제]로 이어지는 단계별 학습과 장별 프로그래밍 실습을 통해 개념 이해부터 실전 활용 능력까지 체계적으로 키울 수 있습니다.” |