AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학 (1/4) | KAIST-ON
이번에는 'AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학'에 대해서 소개해 드리겠습니다.
앞에서 소개해드린 인공지능을 위한 선형대수학 강의와 마찬가지로 'KAIST-ON'에서 수강하실 수 있습니다.
플랫폼 소개는 아래의 포스팅을 참고하세요.
[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - AI 비전공자를 위한 기초 수학 1 선형대수학 | KAIST-ON
AI 비전공자를 위한 기초 수학 1 선형대수학 | KAIST-ON 플랫폼 소개
카이스트에서 제공하는 무료 강의입니다. 카이스트에서는 KAIST-ON 이라는 온라인 교육 플랫폼을 제공합니다. 추가적으로 해당 강의를 듣기 전이나 후에 이 강의를 듣는 것도 추천드립니다.https://
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AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학
강의 목적
벡터 미적분학과 관련된 머신러닝, 딥러닝, 서포트 벡터 머신 등 AI의 개념을 학습합니다.
- AI 알고리즘에 벡터 미적분학을 사용하는 방법을 알아봅니다.
- 본 과목을 이수하면 AI 알고리즘과 AI 응용을 위한 벡터 미적분학의 기초를 이해할 수 있습니다.
강의 소개
본 과목은 AI를 활용한 공학에서 문제를 공식화하고 해결하는데 필요한 기본적인 AI와 관련 수학적 개념 및 기법을 학습합니다. 본 과목에서는 AI 개념, 4차 산업혁명, 머신러닝 개념, 벡터 미적분학을 활용한 응용 등을 선택, 소개, 설명합니다. AI에 벡터 미적분학을 사용하기 위해 본 과정에서는 가우스, 스토크스 및 그린의 정리를 사용한 선, 표면 및 부피 적분의 평가와 일반적인 형태의 물리적 해석을 통한 검증을 포함하여 벡터 점 함수의 기울기, 발산 및 컬과 관련 항등식을 소개합니다. AI 및 수학 초보자를 위한 다양한 연구 분야에서 편미분 방정식을 적용합니다. 이 과정을 성공적으로 마치면 학생들은 AI 관련 엔지니어링 문제를 공식화(모델링)하고 해결하는 데 유용한 도구인 수학을 이해하고 AI 벡터 미적분학의 일부 개념에 대한 기본 이해를 갖출 수 있습니다.
강의 계획
1) AI 소개
2) 벡터 미적분학 소개
3) 벡터 함수와 기울기
4) 기울기/발산/라플라시안/컬의 응용
5) 벡터 적분 계산: 그린 정리 & 표면 적분
6) 플럭스/가우스 정리/스토크스 정리
아쉽게도 이 강의는 강의 노트가 따로 제공되지 않는 것 같습니다.
Week 1. Introduction of AI
1-1_What is AI?
11:47
인공지능 이란?
1-2_Why AI comes recently?
08:01
인공지능이 주목받는 이유
1-3_How AI and 4IR related?
11:36
AI와 4차 산업혁명 간의 관계
1-4_Why Math for AI?
19:35
머신러닝이 잘 풀수 있는 문제들
최적화를 위해 벡터 미적분학이 필요하다.
Week 2. Introduction of Vector Calculus
2-1. Review on vectors
13:28
닷 내적
크로스 외적
2-2. Surfaces in 3D space
10:11
그리스문자 로우는 보통 다음을 표현함
- 좌표계에서 반지름/거리(예: 구면좌표의 반지름)
- 물리에서 밀도(density), 즉 질량/전하 밀도
- 통계에서 상관계수(correlation coefficient)
2-3. Straight lines and curves in 3D space
13:14
지금부터는 곡선
2-4. Differentiation of vector functions of one variables
08:18
스칼라는 순서 상관없음
week3 부터는 아래의 포스팅을 참고하세요.
[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/인공지능 수학] - AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학 (2/4) | KAIST-ON
AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학 (2/4) | KAIST-ON
이번에는 'AI 비전공자를 위한 기초수학: 벡터 미적분학'에 대해서 소개해 드리겠습니다. 앞에서 소개해드린 인공지능을 위한 선형대수학 강의와 마찬가지로 'KAIST-ON'에서 수강하실 수 있습니다.
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