인공지능의 시작, 데이터사이언스를 위한 수학적 메타인지를 강화한다!

미분, 벡터, 선형대수, 확률, 통계 등 데이터를 다루는 머신러닝과 인공신경망과 같은 딥러닝을 공부하는데 필요한 데이터사이언스의 중요한 수학적 개념에 대해서 왜 배워야 하는지, 무엇을 알아야 하는지, 어떤 역할을 하는지 비전공자인 인문계 학생도 배경 지식을 전략적으로 학습할 수 있다. 통계, 분석, 모델링, 프로그래밍을 통한 데이터 속의 의미를 찾아서 문제를 해결하기 위해 중요한 수학적인 지식과 기술을 배우는 한편, 벡터, 행렬, 선형대수학, 확률 및 통계, 미분의 연산과 기초적인 개념부터 머신러닝, 딥러닝 학습에 필요한 원리와 수학을 이해하고 파이썬 코드로 구현할 수 있다.