트랙

수리 기초

모델과 학습은 어떤 공간에서, 어떤 계산으로 이루어지는가?

7부 선형대수와 기하

• 7.1 벡터공간과 선형사상
• 7.2 아핀 구조와 비선형성
• 7.3 행렬의 네 부분공간과 rank
• 7.4 내적·노름·직교성·사영
• 7.5 고윳값과 대칭행렬
• 7.6 SVD·PCA·저랭크 근사
• 7.7 텐서와 einsum
• 7.8 다양체와 표현의 기하
• 7.9 함수공간과 연산자
• 7.10 대칭과 군 표현

8부 미적분과 자동미분

• 8.1 다변수 미분
• 8.2 행렬 미분
• 8.3 적분과 변수변환
• 8.4 자동미분과 역전파

9부 수치해석과 시뮬레이션

• 9.1 부동소수점과 수치 오차
• 9.2 조건수·안정성·수렴
• 9.3 수치 선형대수
• 9.4 비선형 방정식과 반복법
• 9.5 보간·근사·수치적분
• 9.6 ODE 수치해법
• 9.7 PDE·DAE와 시뮬레이터 검증

10부 최적화

• 10.1 최적화 문제의 구조
• 10.2 제약 최적화와 쌍대성
• 10.3 1차 최적화 방법
• 10.4 적응적 방법과 학습 레시피
• 10.5 2차 방법과 준뉴턴
• 10.6 비볼록 최적화와 손실 지형
• 10.7 특수한 최적화 문제