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인공지능을 공부하면서 수학이 필요하다는 것을 느낄 때가 많습니다. 수식을 몰라도 대충 개념만 이해하면 어느정도 적용하는데 무리가 없기는 합니다. 하지만 알고리즘을 조금 변형하거나 다른 방식으로 응용을 하려면 수학적 원리를 확실하게 알고 있어야 합니다.

이 책은 딥러닝을 배우는데 필요한 수학 이론에 대해 다루고 있습니다. 특히 벡터, 행렬, 미분의 기본뿐만 아니라 이를 바탕으로 경사하강법, 오차역전파, 합성곱 신경망이 어떻게 구현되는지 수식으로 자세히 설명하고 있습니다.

신경망에서 가중치 w와 입력 x를 계산하는데 행렬이 사용됩니다. 또한 경사하강법은 오차함수를 편미분하여 기울기값을 구하고 이를 오차가 작아지도록 학습률에 따라 조금씩 가중치를 변경합니다. 또한 오차역전파 역시 미분의 여러가지 공식을 통해 유도하기 때문에 이에 대한 수학적 지식이 필요합니다.

처음에는 조금 어렵게 느껴지기고 하지만 차근차근 하나씩 따라가다보면 딥러닝이 어떤 방식으로 돌아가는지 이해하실 수 있습니다.