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| 245 | 0 0 | ▼a 인공지능을 위한 기초수학 입문 = ▼x Introductory mathematics for artificial intelligence / ▼d 이상구 [외]지음 |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 경문사, ▼c 2020 ▼g (2022 3쇄) | |
| 300 | ▼a vii, 200 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 26 cm | |
| 500 | ▼a 공저자: 이재화, 함윤미, 박경은 | |
| 504 | ▼a 참고문헌: p. 198-199 | |
| 700 | 1 | ▼a 이상구, ▼g 李相龜, ▼d 1959-, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)52233 |
| 700 | 1 | ▼a 이재화, ▼g 李在禾, ▼d 1976-, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)149380 |
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소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
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| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.30151 2020 | 등록번호 111856040 (9회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
저자소개
이상구(지은이)
<수학 형식과 기능>
목차
I. 인공지능에 필요한 기초수학 1. 함수의 그래프와 방정식의 해 II. 인공지능과 행렬 2. 데이터와 행렬함수의 그래프와 방정식의 해 3. 데이터의 분류 4. 선형연립방정식의 해집합 5. 정사영과 최소제곱문제 6. 행렬분해(특잇값 분해) III. 인공지능과 미분(최적해) 7. 극한과 도함수 8. 극대, 극소, 최대, 최소 9. 경사하강법, 최소제곱문제의 해 IV. 인공지능과 통계 10. 순열, 조합, 확률, 확률변수, 확률분포, 베이지안 11. 기댓값, 분산, 공분산 상관계수 공분산행렬 V. 주성분 분석과 인공신경망 12. 주성분 분석 13. 인공신경망 14. MNIST 데이터 숫자인식실습 VI. 읽을거리, 참고문헌, 기타