인공지능을 공부하는데 필요한 최소한의 고등학교 수학

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유튜버 '아반투'님이 '인공지능을 공부하는데 필요한 최소한의 고등수학'을 보고 정리한 내용입니다. 정보를 습득하고, 기록하는데 의의를 뒀을 뿐, 제 생각을 포함된 내용이 있는 것은 아닙니다..

 

이론공부와 책을 사고 거기에 있는 문제를 모두 풀어야 한다.

 

고등수학 (상)

다항식 

기본, 인수분해

 

방정식과 부등식

deterministic 기법은 결국 모든 방정식/부등식

 

도형의 방정식

두 점 사이의 거리, 점가 직선 사이의 거리

머신러닝 (K-means, support vector)

 

고등수학 (하)

집합 

집합 표현방법

함수

인공지능도 결국 함수

경우의 수

stochastic 기법에서 사용

심화된 인공지능 공부 희망, 대학원 가려는 분들은 필수

 

수학 1

지수함수와 로그함수

지수, 로그 자체도 매우 중요

지수함수와 로그함수 최적화 등에 사용

삼각함수

삼각함수 방정식, 부등식까지만

stochastic 기법에 사용

심화된 인공지능 공부에 사용됨

 

수학2 / 심화 미적분

함수의 극한과 연속

미분을 이해하기 위해서 필요

미분 

최적값을 찾기 위한 방법

적분

Stochastic 기법을 위해 필요, 통계 해석 등에 필요

 

심화 미적분

수열의 극한 

필요없음

함수의 극한, 미분법

다양한 함수를 미분

적분법

stochastic 기법

 

심화 기하

벡터 

벡터의 기본 개념 및 내적

머신러닝의 각종 기법 사용

전처리 기법에서도 사용 (PCA)

stochastic 기법에서도 적용

 

심화 확률과 통계

경우의 수, 확률, 통계

stochastic 기법에 사용

기본적으로 머신러닝은 통계에서 나옴

심화된 인공지능에 사용