Math4AI 인공지능 수학 Tools 목록
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai-tools/
Written by 이상구 with 이재화
[참고] 이상구 with 이재화, 인공지능을 위한 기초수학, 교보문고 퍼플, 2019.
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
1. 기 개발된 주제
○ 행렬 분해(Matrix decomposition)
http://matrix.skku.ac.kr/2018-album/LU-decom.html
http://matrix.skku.ac.kr/2018-album/LS-QR-decom.html
http://matrix.skku.ac.kr/2018-album/SVD.html
○ 최소제곱문제(least squares problem) : 최소제곱해, 선형회귀, 최소제곱직선
http://matrix.skku.ac.kr/2020-math4AI/LSS/
○ 경사하강법(Gradient Descent Algorithm)
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/gradient_descent/
○ 주성분 분석(Principal Component Analysis)
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/PCA/
○ MNIST(숫자인식) 실습실
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/mnist/
○ 정사영 (Projection)
https://www.geogebra.org/m/ewP9ybUP
○ 데이터의 기본 표현인 행렬과 벡터
http://matrix.skku.ac.kr/math4AI-tools/vector_matrix/
○ (거리를 활용한) 데이터의 유사도
http://matrix.skku.ac.kr/math4AI-tools/distance_similarity/
○ (사잇각을 활용한) 데이터의 유사도
http://matrix.skku.ac.kr/math4AI-tools/cosine_similarity
2. 개발 중 (중, 고등학교 수준) http://www.polymath.co.kr/contents/list/020201
[폴리매스 인터뷰] (인터뷰 1) http://www.polymath.co.kr/contents/view/740?page=1
[폴리매스 인터뷰] (인터뷰 2) http://www.polymath.co.kr/contents/view/18134
Intro. 인공지능이란? http://www.polymath.co.kr/contents/view/18109?page=1
Mathematics for AI #1 행렬로 딥러닝 따라잡기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/18142
코딩으로 '네트워크' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/5625?page=1
코딩으로 '수열' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/3154?page=1
코딩으로 '소수' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1935?page=1
코딩으로 '함수와 그래프' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1383?page=1
코딩으로 '순열과 조합' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1330?page=1
코딩으로 '미분방정식' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1186?page=1
코딩으로 '확률' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1142?page=1
코딩으로 '그래프 이론' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1076?page=1
코딩으로 '통계' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/1001?page=1
코딩으로 '연립방정식' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/872?page=1
코딩으로 '적분' 정복하기 http://www.polymath.co.kr/contents/view/763?page=1
연립방정식의 계산
벡터의 정사영, 최소제곱직선
함수의 그래프와 근사해(Newton’s method)
최적화 문제
순열과 조합
공분산, 상관관계
확률분포
주성분분석
인공신경망
3. 개발 예정(대학이상 수준)
Fisher's Linear Discriminant
Logistic Regression
K-Means Clustering
K-Nearest Neighbors
Support Vector Machine
...
Gradient Descent Method
Conjugate Gradient Method
Stochastic Gradient Descent Method
Newton's Method
Quasi-Newton Method
...
Copyright @ 2020 SKKU Matrix Lab. All rights reserved.
Made by Manager: Prof. Sang-Gu Lee and Dr. Jae Hwa Lee
===== 참고 ========
Most important list of Math topics for Machine Learning and AI.
1. 선형대수
Scalars, Vectors, Matrices, Tensors
Matrix Norms
Special Matrices and Vectors Eigenvalues and Eigenvectors
Principle component analysis
Singular value decomposition
2. 미분
Derivatives (Scalar Derivative-Chain rule),Partial and Directional Derivative.
Integrals
Gradients
Gradient algorithms- local/global maxima and minima, SGD, NAG, MAG, Adams
3. 통계
Elements of Probability
Random Variables
Distributions (binomial, bernoulli, poisson, exponential, gaussian)
Variance and Expectation
Bayes’ Theorem, MAP, MLE
Special Random Variables
인공지능을 위한 기초수학 Basic Mathematics for Artificial Intellig
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
http://matrix.skku.ac.kr/2020-math4AI/
*계산 서버 http://matrix.skku.ac.kr/KOFAC/ http://matrix.skku.ac.kr/KOFAC2/
[4차산업혁명 융·복합과목] 인공지능을 위한 기초수학 (Basic Mathematics for Artificial Intelligence)
http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
Part Ⅰ. 행렬과 데이터분석 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/part1/
Part Ⅱ. 다변수 미적분학과 최적화 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/part2/
Part Ⅲ. 확률통계와 빅데이터 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/part3/
Part Ⅳ. 빅데이터와 인공지능 http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/part4/
AI-인공지능-기초수학-강의계획서 설명 https://youtu.be/BlOMeZZqq7I 16분
[Matrixtopia] 선형대수학 개념정리 (Big Picture) https://youtu.be/3tBXcnxZb8M 39분
[Matrixtopia] Math4AI, Math-Coding-HW 설명 1 https://youtu.be/RwTb4ltUwA0
20분