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PART 01 수학기초1장 함수1.1함수의 기본 개념1.2합성함수1.3역함수프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습2장 여러 가지 함수2.1다항함수2.2유리함수와 무리함수2.3지수함수와 로그함수2.4삼각함수프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습3장 극한과 연속3.1수열과 점화식3.2수열의 극한3.3함수의 극한3.4함수의 연속프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습PART 02 미분과 적분4장 미분4.1미분계수와 도함수4.2여러 함수의 도함수와 미분 공식4.3합성함수와 역함수의 미분4.4음함수와 매개변수로 표현된 함수의 미분4.5평균값 정리와 로피탈 정리4.6미분의 응용프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습5장 적분5.1부정적분5.2여러 함수의 적분 공식5.3치환적분5.4부분적분5.5정적분과 미적분학의 기본정리5.6적분의 응용프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습PART 03 벡터와 행렬6장 벡터와 공간6.1벡터의 개념과 연산6.2공간좌표와 거리6.3벡터의 내적과 외적6.4벡터로 표현하는 직선과 평면프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습7장 행렬7.1행렬의 개념과 기본 연산7.2역행렬과 행렬식7.3행렬과 선형 연립방정식7.4가우스 소거법7.5일차변환프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습PART 04 확률과 통계8장 확률과 통계8.1순열과 조합8.2이항정리8.3확률8.4평균과 분산8.5확률분포8.6추정프로그래밍 함수 요약연습문제프로그래밍 실습부록 표준정규분포표찾아보기
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데이터 과학 입문을 위한 핵심 수학을 파이썬 실습과 함께 익히는 입문서이 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.”
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