인공지능을 위한 이산수학, 2판
2023년 08월 31일 출간
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- 파일 정보 PDF (9.96MB)
- ISBN 9791198048042
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작품소개
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이 책에서는 컴퓨터 분야에서 필요로 하는 이산수학의 주제(집합, 관계, 행렬, 함수, 그래프, 트리, 확률 등)를 다루고 있다. 특히 최근 인기를 끌고 있는 인공지능 분야에서 많이 활용되고 있는 행렬, 함수, 미분, 확률의 개념 등을 책에서 언급함으로써 향후 기계학습 혹은 신경망 등을 배울 때 수학적으로 기본적인 개념에서 어려움이 없도록 하였다.
이 책은 수학 개념과 관련된 프로그램 예제를 두어서 컴퓨터와 연계성을 찾을 수 있도록 하였다. 프로그램 언어는 주로 파이썬을 사용하도록 하였고, 일부 프롤로그(Prolog) 언어를 사용하도록 하였다. 이 책으로 공부하는 컴퓨터 전공자가 교과목에서 배운 수학들이 실제 컴퓨터 영역에서 어떻게 활용되는지 구체적으로 배울 기회가 되길 바란다.
1.1 실습을 위한 컴퓨터 환경 설정 1
1.2 파이썬 연산자 사용하기 4
1.3 파이썬 언어 제어문 10
1.4 데이터 표현과 처리 16
1.5 다른 기능을 import해서 사용하기 23
1.6 양식에 맞게 출력하기 25
1.7 numpy 라이브러리 활용하기 27
2. 수 체계와 컴퓨터에서 수의 표현 29
2.1 수를 표현하는 방법 : 기수법 29
2.2 수학에서 수의 분류 33
2.3 컴퓨터에서 수와 문자 표현 37
2.4 연산과 연산의 성질 47
3. 명제와 술어 논리 55
3.1 명제 논리 개념 55
3.2 명제와 논리 연산자 57
3.3 논리적 동치 62
3.4 술어 논리 66
3.5 술어 논리와 문장 표현 72
3.6 추론 73
3.7 프로그램과 논리 74
3.8 논리 기반 프로그래밍 언어 78
4. 행렬과 행렬 응용 85
4.1 행렬 개념 85
4.2 행렬 기본 연산 87
4.3 행렬의 종류 95
4.4 행렬식과 역행렬 101
4.5 행렬 응용 : 선형연립방정식 108
4.6 행렬 곱셈 응용 : 마코브 행렬 116
5. 집합과 컴퓨터 123
5.1 집합 개념 123
5.2 집합 사이의 관계 128
5.3 집합의 연산 135
5.4 집합 연산의 특성 140
5.5 멱집합과 곱집합 142
5.6 튜플과 분할 143
5.7 컴퓨터에서 집합 활용 145
6. 관계와 컴퓨터 응용 149
6.1. 관계의 개념 149
6.2 이항관계와 n항 관계 151
6.3 관계의 성질 158
6.4 관계 연산 162
6.5 관계 폐포 169
6.6 관계의 예 1: 동치 관계 171
6.7 관계의 예 2: 순서 관계 172
6.8 컴퓨터에서 관계 174
7. 함수와 컴퓨터 177
7.1 함수 개념 177
7.2 함수 합성과 역함수 181
7.3 실 함수 185
7.4 함수 개념 확대 192
7.5 함수 미분 196
7.6 컴퓨터에서 함수 201
8. 그래프 용어 및 개념 211
8.1 그래프 개념과 관련 용어 211
8.2 그래프를 컴퓨터에서 표현 217
8.3 그래프 종류 222
8.4 그래프 사이의 관계 224
8.5 특별한 성질을 갖는 그래프 228
8.6 그래프 연산 231
9. 그래프 알고리즘 및 그래프 응용 235
9.1 그래프 관련 알고리즘 소개 235
9.2 그래프 탐색 알고리즘 237
9.3 위상 정렬 243
9.4 NetworkX 라이브러리 247
10. 트리 255
10.1 트리 개념 및 용어 255
10.2 이진 트리 259
10.3 컴퓨터에서 트리 268
10.4 신장 트리 273
10.5 의사결정 트리 280
11. 확률과 베이스 정리 283
11.1 확률 283
11.2 조건부 확률 287
11.3 베이스 정리 295
11.4 확률 분포 304
11.5 확률과 컴퓨터 310
작가정보
저자(글) 최종명
최종명은 국립목포대학교 컴퓨터공학과 교수입니다.
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