* 구성: 총 14강 + 중간평가 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[인공지능 수학 입문 맛보기 강의]

 

강의 일정

주차	주차명	차시명
1주차	함수의 그래프와 방정식의 해	1) 강좌 소개 2) 함수의 그래프와 방정식의 해 예습 및 실습 3) 수학과 코딩! 4) 함수와 그래프, 다항함수, 유리함수 5) 삼각함수, 지수함수, 로그함수 6) 방정식의 해 7) 함수의 그래프와 방정식의 해 복습
2주차	데이터와 행렬	1) 데이터와 행렬 예습 및 실습 2) 인공지능이란? 3) 벡터 4) 행렬과 텐서 5) 행렬의 연산법칙 6) 특수행렬과 역행렬 7) 데이터와 행렬 복습
3주차	데이터의 분류	1) 데이터의 분류 예습 및 실습 2) 데이터의 유사도, 거리 3) 노름과 유사도 4) 냇적, 사잇각 5) 코사인 유사도 6) 데이터의 분류 복습
4주차	선형연립 방정식	1) 선형연립방정식 예습 및 실습 2) 행렬과 연립방정식 3) 선형연립방정식 4) 첨가행렬 5) 가우스 소거법 6) 연립방정식의 해집합 7) 선형연립방정식 복습
5주차	최소제곱문제	1) 최소제곱문제 예습 및 실습 2) 최소제곱법 3) 최소제곱법 실습 4) 선형대수학 참고자료 5) 최소제곱문제 복습
6주차	극한과 도함수	1) 극한과 도함수 예습 및 실습 2) 함수의 극한 3) 도함수 4) 선형근사법 5) 테일러 전개 6) 극한과 도함수 복습
7주차	미분방정식, 미적분학 복습	1) 미분방정식, 미적분학 예습 및 실습 2) 극대, 극소, 최대, 최소 3) 면적 구하기 4) 미분방정식과 벡터장 5) [부록] 미적분학 공식 6) 미분방정식, 미적분학 복습
중간	중간 평가	중간 평가
8주차	경사하강법	1) 경사하강법 예습 및 실습 2) 경사하강법(Gradient Descent Method) 3) 경사하강법 알고리즘 설명 4) 미적분학의 상호연관성, 부록 5) 경사하강법 복습
9주차	순열, 조합	1) 순열, 조합 예습 및 실습 2) 수열 3) 데이터를 다루는 '통계' 4) 순열, 조합 5) 순열, 조합 복습
10주차	확률과 확률변수	1) 확률과 확률변수 예습 및 실습 2) 알파고의 승리 비결 '확률' 3) 확률변수 4) 확률밀도함수 5) 확률과 확률변수 복습
11주차	확률분포	1) 확률분포 예습 및 실습 2) 이산확률분포 1 3) 이산확률분포 2 4) 연속확률분포 1 5) 연속확률분포 2 6) 확률분포 복습
12주차	주성분 분석	1) 주성분 분석 예습 및 실습 2) 차원 축소 3) 주성분 분석 4) 주성분 분석 사례 5) 주성분 분석과 선형회귀 6) 주성분 분석 복습
13주차	네트워크와 행렬	1) 네트워크와 행렬 예습 및 실습 2) 네트워크로 신경망 구성하기 3) 행렬로 연결 관계 분석하기 4) "선형대수학과 구글(Google) 검색엔진" - 페이지랭크 알고리즘 5) 네트워크와 행렬 복습
14주차	인공신경망	1) 인공신경망 예습 및 실습 2) 신경망 (Neural Network) 3) 인공신경망 (Artificial Neural Network) 4) 오차역전파법 5) 인공신경망 복습
기말	기말평가	기말평가

이상구 교수 [프로필] 미국 유타주립대학교, PhD (이학박사) 現 성균관대학교 자연대 학장 現 성균관대학교 수학과 정교수 前 한국수학교육학회 회장 前 국제 선형대수학회 교육위원

	[수업지원] 박경은 튜터 성균관대학교 수학교육과 겸임교수 E-mail : postmedu@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

	[기술지원] 진채은 직원 성균관대학교 교무처 교육개발센터 E-mail : wlsco97@skku.edu