AI를 위한 필수 수학

14

이 책에 대하여

이 책을 통해 인공지능 응용 분야를 배우게 될 것이고, 데이터 과학자와 인공지능 실무자라면

더 심화된 수학 내용을 접하게 될 것이다.

이 책에서 다루는 주제들은 저마다 기술적인 난이도가 다르다. 따라서 특정 주제가 너무 헷갈

린다면 일단 해당 주제의 존재를 기억해두고 다음 주제로 건너뛰자. 다음 내용들을 공부한 후

에 건너뛴 부분으로 다시 돌아와서 학습하면 좀 더 쉽게 이해될 것이다.

대부분의

Chapter

는 독립적이므로 관심 있는 주제 먼저 읽어도 무방하다. 서로 관련이 있는

Chapter

는 미리 언급할 것이다. 각

Chapter

를 독립적으로 구성하려다 보니 몇몇 설명이 반복

되기도 한다. 확률에 대한 내용은 이 책의 뒷부분인 <

Chapter

11

확률>에서 다루지만 필자는

이 책의 전반에 걸쳐 확률 분포(특히 데이터셋의 피처에 대한 결합 확률 분포)에 대해 언급한

다. 확률 이론의 문법을 배우기 전에 확률 언어에 익숙해지고 이것이 인공지능 모델과 어떻게

관련되는지 이해해야 확률과 관련된 문법을 배울 때 맥락을 잘 파악할 수 있기 때문이다.

필자는 두 가지 유형의 학습자가 있다고 생각한다. 하나는 세부 사항과 구체적인 내용을 배우

고 난 후에 개념이 어떻게 맞물려 있는지 큰 그림을 그리는 유형이고, 다른 하나는 큰 그림을

이해하고 개념이 ...