나의 첫 AI 수학

프롤로그) AI 수학 이야기를 시작하기 전에

1장 AI 수학과 데이터
나의 이름을 찾아주오!

01 디지털 대전환 시대의 성장동력- 데이터는 새로운 ○○이다
02 빅데이터 시대- 시시각각 빠르게 쌓여가는 무수한 데이터들
03 수학적 모델- 수학, 데이터에 의미와 규칙을 부여하다
04 DB 구조화- 데이터 간 상관관계에 주목하라!

2장 데이터의 입력과 출력
인공지능이 처리할 수 있는 데이터란?

01 데이터 변환의 첫걸음- MBTI가 4차원 벡터라고?
02 유사도- 얼마나 비슷하게요?
03 픽셀과 해상도- 이미지를 행렬로 표현하라!
04 집합과 퍼지이론- 기준이 모호한 문제들을 수학적으로 접근하다
05 소프트 라벨- 인공지능은 함부로 단정하지 않지!
06 MBTI 궁합표의 진실- 너와 나는 영혼의 단짝일까?

3장 지능과 수학
인공지능에서 ‘지능’은 무엇일까요?

01 지능과 인공지능- 인간의 지능을 닮은 기계를 만들고 싶어!
02 인공지능 잔혹사- 생각하는 기계와 전문가 시스템은 왜 실패했나?
03 머신러닝과 학습- 날고 싶다고 꼭 새가 될 필요는 없잖아?
04 변수와 학습- 인공지능, 최적의 가중치를 찾아라!
05 상수와 모델- 공부는 끝났다, 예측을 시작하라!

4장 딥러닝과 수학
미션, 수학으로 뇌신경을 모방하라!

01 뇌신경의 작동원리- 활성화 함수로 풀어보는 우리 뇌의 신비
02 다양한 활성화 함수들- 수학이 인공지능을 움직이는 방법
03 가중치와 자극- 하늘 아래 똑같은 반응은 없다
04 인공지능의 논리적 사고- 인간처럼 생각하는 인공신경세포 하나 만들기
05 XOR 문제와 다층퍼셉트론- 뇌세포는 단독으로 의사결정하지 않지!
06 행렬의 쓸모- 행렬을 다시 보면 딥러닝이 보인다!

5장 함수와 미분
미션, 인공지능의 예측 능력치를 높여라!

01 수학적 모델링- 미래가 궁금해? 점괘 말고 수학에게 물어봐!
02 실젯값과 예측값- 미션, 오차를 줄여라!
03 선형회귀분석과 대푯값- 인공지능이 함수를 찾아내는 방법에 관하여
04 경사하강법과 미분- 칠흑 같은 어두운 밤, 산에서 내려가는 방법

6장 인공지능 리터러시
읽어낼 수 없다면 무의미한 숫자의 나열일 뿐

01 인공지능 시대의 문해력- 결과를 알려주었는데, 왜 읽지를 못하니?
02 조건부 확률과 유사도- 아기 기저귀 옆에는 무엇을 진열해야 잘 팔릴까?
03 페이지랭크- 오늘날의 구글을 탄생시킨 하나의 수식
04 양자컴퓨터- 생각은 곧 현실이 된다!

7장 설명가능한 인공지능
미지의 블랙박스를 해부하라!

01 XAI와 활용- 설명가능한 인공지능의 쓸모에 관하여
02 섀플리값과 설명가능성- 든 자리는 몰라도 난 자리는 알아요
03 중요도- 어떻게 아냐고? 그냥 척 보면 압니다!
04 지식의 증류- 해석이 쉬운 모델로 변경해서

에필로그) 챗지피티에게 AI 수학을 묻다
참고자료

인공지능(AI) 기술은 수학적 개념과 방법에 크게 의존하고 있다 보니 가히 수학의 집합체라고 표현해도 결코 과언은 아닙니다.

오늘날 데이터의 가치와 중요성을 전통적인 에너지원인 석유와 비교하는 것은 데이터가 추출, 정제 및 다양한 애플리케이션과 기술을 구동하는 데 꼭 필요한 귀중한 자원임을 시사하죠.