Probability

공업수학 시리즈의 첫 사이클을 마무리하며 수치해석, 최적화, 그래프, 확률과 통계가 왜 중요한지와 앞으로 어떤 순서로 공부하면 좋은지 정리합니다.

AI와 머신러닝을 이해하기 위한 핵심 수학을 완전히 정복하는 가이드. 선형대수(벡터, 행렬, 고유값), 미적분(편미분, 체인 룰), 확률통계(확률분포, 최대우도추정, 베이즈)까지 직관적으로 설명합니다.

AI/ML 논문을 읽을 때 반드시 만나는 수학 개념(선형대수·미적분·확률통계·최적화)과 LaTeX/KaTeX 수식 문법을 실전 예시 중심으로 총정리합니다. 기호 치트시트, 수식 패턴 해설, MDX 블로그 렌더링 팁까지 한 번에 다룹니다.

AI/딥러닝에 필요한 수학을 코드와 직관으로 정리합니다. 선형대수(행렬, 고유값), 미적분(편미분, 역전파), 확률/통계(베이즈, 분포), 최적화(경사하강법), 정보이론(엔트로피, KL-divergence)까지.