행렬 미적분학 0 to 1:
머신러닝을 위한 파이썬 수학

수식을 모르면 AI 모델은 '블랙박스'일 뿐입니다.
단순한 코더를 넘어, 원리를 장악하는 AI 엔지니어로 거듭나는 가장 확실한 방법.
행렬 미분부터 최적화 알고리즘까지, 파이썬으로 직접 구현하며 체득합니다.

이론과 구현 사이의 거대한 간극을 메웁니다 🚀

머신러닝 논문을 읽다 복잡한 수식 앞에서 멈춰 선 적이 있나요? 딥러닝 모델의 가중치 업데이트 원리를 명확히 설명할 수 있나요?
이 강의는 단순히 공식을 암기하는 수학 강의가 아닙니다. 행렬 미분, 경사 하강법, 뉴턴-랩슨 법 등 데이터 사이언스의 핵심 엔진을 파이썬으로 바닥부터 구현해보는 실전형 가이드입니다.

이 강의로 완성할 포트폴리오 결과물 💻

4단계 빌드업 로드맵 🧭

1. STEP 1: 기초 다지기 — 아나콘다 환경 구축 및 행렬 미분/선형 형식의 기본 개념 정복
2. STEP 2: 핵심 패턴 응용 — 이차 형식 활용, 행렬 형태의 연쇄 법칙 실습
3. STEP 3: 고급 이론 심화 — 제약 조건 최적화 및 다차원 공간에서의 2계 도함수 판정법
4. STEP 4: 알고리즘 구현 — 경사 하강법과 뉴턴 법의 이론 완성 및 최종 프로젝트 수행

사용하는 실무 기술 스택 ⚙️

이런 분들께 강력히 추천합니다 💪

• AI 엔지니어 지망생: 라이브러리 호출을 넘어 딥러닝의 수학적 본질을 꿰뚫고 싶은 분
• 데이터 사이언티스트: 논문에 등장하는 복잡한 행렬 수식을 코드로 변환하는 능력이 필요한 분
• 현직 개발자: 머신러닝 알고리즘의 내부 로직을 이해하여 모델을 개선/최적화하고 싶은 분

자주 묻는 질문 ❓

• Q. 수학 전공자가 아닌데 따라갈 수 있을까요?
  A. 네, 선형대수와 미적분의 기초 개념만 있다면 충분합니다. 파이썬 실습을 병행하며 '시각적'이고 '직관적'으로 이해하도록 돕습니다.
• Q. 왜 굳이 수학을 코드로 직접 구현해봐야 하나요?
  A. AI 기술이 고도화될수록 '만들어진 모델을 쓰는 사람'과 '모델을 설계하는 사람'의 격차는 수학적 이해도에서 결정되기 때문입니다.

지금 바로 수강 신청하고, 데이터 사이언스 역량을 완성하세요!