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인공지능 시대의 선형대수학

인공지능 시대의 선형대수학

(개정3판)

김대수, 김경동 (지은이)
생능
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인공지능 시대의 선형대수학
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 인공지능 시대의 선형대수학 (개정3판)
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 자연과학계열 > 수학
· ISBN : 9788970505329
· 쪽수 : 520쪽
· 출판일 : 2022-01-21

책 소개

인공지능 시대를 맞이하여 선형대수학과 인공지능과의 관계를 설명하였다. 특히 개정3판에서는 선형대수학과 인공지능, 인공지능과 행렬, 벡터 내적과 인공지능 등의 주제를 추가로 다루었다. 쉽고 다양한 예제 풀이와 보충 설명을 통하여 비교적 상세하게 해설하였다.

목차

CHAPTER 01 선형대수와 선형방정식
1.1 선형대수와 선형시스템
1.1.1 선형대수학
1.1.2 선형방정식과 선형시스템
연습 문제 1.1
1.2 선형방정식의 소거법
1.2.1 변수가 2개인 선형방정식의 소거법
1.2.2 가우스 소거법
1.2.3 가우스-조단 소거법
연습 문제 1.2
1.3 선형대수학과 인공지능
1.3.1 인공지능 개요
1.3.2 인공지능과 선형대수학

CHAPTER 02 행렬
2.1 행렬과 행렬의 연산
2.1.1 행렬
2.1.2 행렬의 합과 스칼라 곱
2.1.3 행렬의 곱
연습 문제 2.1
2.2 특수한 행렬
2.2.1 대각행렬
2.2.2 항등행렬과 영행렬
2.2.3 전치행렬
2.2.4 대칭행렬과 교대행렬
2.2.5 삼각행렬
연습 문제 2.2
2.3 행렬의 기본 연산과 사다리꼴
2.3.1 행렬의 기본 연산
2.3.2 행 사다리꼴(Echelon Form)
2.3.3 계수(Rank)
2.3.4 행렬의 표현과 응용
연습 문제 2.3
2.4 컴퓨터 프로그램에 의한 연산
2.4.1 C 프로그램에 의한 연산
2.4.2 MATLAB에 의한 연산
2.5 인공지능과 행렬
2.5.1 인공지능에서의 행렬
2.5.2 인공지능에서의 행렬의 응용

CHAPTER 03 행렬식
3.1 행렬식의 개념과 여인수
3.1.1 행렬식의 개념
3.1.2 여인수에 의한 행렬식의 계산
연습 문제 3.1
3.2 행렬식의 일반적인 성질
3.2.1 행렬식의 성질들
3.2.2 기본 행 연산을 통한 행렬식의 계산
연습 문제 3.2
3.3 역행렬
3.3.1 역행렬의 정의와 성질
3.3.2 역행렬을 구하는 방법
3.3.3 수반행렬에 의한 역행렬
연습 문제 3.3
3.4 선형방정식의 해법
3.4.1 역행렬을 이용한 선형방정식의 해법
3.4.2 크래머의 규칙을 이용한 선형방정식의 해법
3.4.3 행렬식의 응용
연습 문제 3.4
3.5 컴퓨터 프로그램에 의한 연산
3.5.1 C 프로그램에 의한 연산
3.5.2 MATLAB에 의한 연산

CHAPTER 04 선형방정식의 해법과 응용
4.1 가우스 소거법을 이용한 선형방정식의 해법
4.1.1 첨가행렬로의 표현
4.1.2 가우스-조단 소거법에 의한 선형방정식의 해법
4.1.3 LU-분해법에 의한 선형방정식의 해법
연습 문제 4.1
4.2 선형방정식의 다양한 응용들
4.2.1 여러 가지 응용들
4.2.2 화학방정식에의 응용
4.2.3 교통 흐름에의 응용
4.2.4 마르코프 체인에의 응용
4.2.5 암호 해독에의 응용
4.2.6 키르히호프 법칙에의 응용
연습 문제 4.2
4.3 C Program에 의한 선형방정식의 해법(가우스-조단 소거법)

CHAPTER 05 벡터
5.1 벡터의 개념과 표현
5.1.1 벡터의 개념과 표기법
5.1.2 평면상의 벡터
5.1.3 벡터의 크기와 기하학적 표현
5.1.4 단위벡터와 단위좌표벡터
연습 문제 5.1
5.2 벡터의 연산
5.2.1 벡터의 합과 차
5.2.2 벡터의 스칼라 곱
5.2.3 벡터의 성질
5.2.4 벡터의 응용
연습 문제 5.2
5.3 MATLAB에 의한 연산

CHAPTER 06 벡터공간
6.1 벡터공간과 선형독립
6.1.1 벡터공간과 부분공간
6.1.2 선형독립과 선형종속
연습 문제 6.1
6.2 생성, 기저, 차원
6.2.1 생성
6.2.2 기저
6.2.3 차원
연습 문제 6.2

CHAPTER 07 고유값과 고유벡터
7.1 고유값과 고유벡터
7.1.1 특성다항식과 고유값
7.1.2 고유값과 고유벡터
연습 문제 7.1
7.2 고유값의 성질과 응용
7.2.1 고유값의 성질
7.2.2 닮은행렬과 고유값
7.2.3 고유값과 고유벡터의 응용
연습 문제 7.2
7.3 MATLAB에 의한 연산

CHAPTER 08 벡터의 내적과 외적
8.1 내적
8.1.1 내적의 정의
8.1.2 내적의 성질과 직교
연습 문제 8.1
8.2 외적
8.2.1 외적의 정의
8.2.2 외적의 성질
8.2.3 외적의 응용
연습 문제 8.2
8.3 MATLAB에 의한 연산
8.4 벡터 내적과 인공지능
8.4.1 인공지능과 벡터의 내적
8.4.2 거리 개념과 인공지능 응용

CHAPTER 09 선형변환
9.1 선형변환의 개념과 함수
9.1.1 선형변환의 정의
9.1.2 함수와 선형변환
9.1.3 여러 가지 선형변환
9.1.4 변환의 표준행렬
연습 문제 9.1
9.2 선형변환의 응용
9.2.1 산업적 응용
9.2.2 그래픽 변환으로의 응용
9.2.3 컴퓨터 그래픽에서 층밀림의 응용

연습 문제 해답
참고문헌

저자소개

김대수 (지은이)    정보 더보기
미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망 분야로 Ph. D(박사) 학위를 받은 컴퓨터공학 박사이다. 주요 연구 분야로는 인공지능, 신경망, 지능시스템, 로보틱스 등인 인공지능 전문가이다. 서울대학교 사대 수학과와 동 대학원을 수료한 후 미국에서 다시 석사와 박사 과정에서 컴퓨터공학을 전공하였다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였고, 대한민국 해외유치 과학자로서 귀국하여 ETRI 컴퓨터연구단에서 인공지능 개발을 수행하였다. 한신대학교 컴퓨터공학과 교수를 거쳐 현재 명예교수이며, SCI 국제논문을 비롯한 수십 편의 논문을 발표하였다. 그동안 한국지능시스템학회 부회장과 국제학술대회 의장 등을 역임했다. 지금까지 1992년 『신경망 이론과 응용(I)』을 시작으로 『오토마타와 계산이론』, 『컴퓨터 개론(개정8판)』, 『선형대수학(개정3판)』, 『처음 만나는 인공지능(개정3판)』을 비롯한 십여 편의 책을 저술하였고, 대한민국학술원우수학술도서를 비롯하여 다수의 우수학술 도서에 선정된 바 있다. 또 인공지능 관련 여러 일간지 칼럼니스트로도 오랫동안 활동한 바 있다.
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김경동 (지은이)    정보 더보기
컴퓨터 소프트웨어 개발 분야의 IT 전문가로서 지금까지 헬스케어 서비스, 다양한 플랫폼 개발 및 모바일 앱 개발 등의 경험을 가지고 있다. 이를 바탕으로 현재 블록체인과 인공지능 관련 개발 프로젝트에서 활동하고 있다. 저서로는 『인공지능 시대의 선형대수학(개정3판)』, 『처음 만나는 인공지능(개정3판)』, 『인공지능 시대의 컴퓨터 개론(개정8판)』, 『창의공학설계(개정판)』, 『인공지능 시대의 이산수학(개정3판)』 등의 공저가 있다.
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