Published on2026년 3월 19일공업수학 시리즈 24편: 수치해석, 최적화, 그래프, 확률과 통계 로드맵engineering-mathnumerical-methodsoptimizationprobabilitystatistics2026-032026-03-19공업수학 시리즈의 첫 사이클을 마무리하며 수치해석, 최적화, 그래프, 확률과 통계가 왜 중요한지와 앞으로 어떤 순서로 공부하면 좋은지 정리합니다.
Published on2026년 3월 17일AI/ML을 위한 수학 완전 정복: 선형대수, 미적분, 확률통계mathematicslinear-algebracalculusprobabilitystatisticsaimachine-learning2026-032026-03-17AI와 머신러닝을 이해하기 위한 핵심 수학을 완전히 정복하는 가이드. 선형대수(벡터, 행렬, 고유값), 미적분(편미분, 체인 룰), 확률통계(확률분포, 최대우도추정, 베이즈)까지 직관적으로 설명합니다.
Published on2026년 3월 3일AI를 위한 수학 완전 가이드 — 선형대수부터 정보이론까지aimathematicslinear-algebracalculusprobabilitystatisticsdeep-learninggradient-descent2026-032026-03-03AI/딥러닝에 필요한 수학을 코드와 직관으로 정리합니다. 선형대수(행렬, 고유값), 미적분(편미분, 역전파), 확률/통계(베이즈, 분포), 최적화(경사하강법), 정보이론(엔트로피, KL-divergence)까지.