본 내용은 인하대학교 정보통신공학과 홍성은 교수님의 인공지능응용 강의내용을 기반으로 작성한 내용입니다.
선형대수(Linear Algebra)
Tensor
- 다차원 Array
- 벡터와 행렬의 일반화
Tensor in Computer Vision
- 컬러 이미지는 3차원 Tensor로 표현 (H x W x RGB)
Vector
- 물리에서는 방향을 가지는 vector
- 숫자 → 공간화
- 3차원에서 점으로 표현
Vector Operations
- 벡터합(Addition)
- 벡터차(Subtraction)
- 스칼라 곱(Scalar Multiplication)
- 내적(Dot Product)
- 교환법칙 성립
- 각 벡터 크기의 cos(사잇각) 곱과 같음
- 직교할 때 내적은 0이 됨.
Matrix
- 축이 2개인 행렬
미분(Derivatives)
확률과 통계
