인공지능 수학

함수(Function)

함수는 입력값(input)에 대한 출력값(output)을 정의하는 관계를 말합니다.
함수의 종류로는 선형 함수, 이차 함수, 지수 함수, 로그 함수, 삼각 함수 등이 있습니다.

기울기(Slope)

기울기는 함수의 변화율을 나타냅니다.
두 점 사이의 기울기는 해당 점에서의 순간 기울기를 나타냅니다.
기울기를 구하기 위해서는 미분을 사용합니다.

일차방정식(Linear Equation)

일차방정식은 한 개의 변수에 대해 일차식 형태로 표현된 방정식을 말합니다.
일차방정식을 푸는 방법으로는 등식의 양 변에 같은 수를 더하거나 빼는 방법, 등식의 양 변을 같은 수로 나누는 방법 등이 있습니다.

2차방정식(Quadratic Equation)

2차방정식은 한 개의 변수에 대해 이차식 형태로 표현된 방정식을 말합니다.
2차방정식의 근을 구하는 방법으로는 공식을 사용하는 방법과 근의 공식을 이용하여 푸는 방법 등이 있습니다.

지수(Exponent)

지수는 밑(base)을 거듭제곱하여 얻는 값을 말합니다.
지수의 성질로는 지수의 덧셈법칙, 지수의 곱셈법칙, 지수의 제곱근 등이 있습니다.

로그(Logarithm)

로그는 지수와 반대로 밑이 주어졌을 때 그에 해당하는 지수를 구하는 함수입니다.
로그의 성질로는 로그의 덧셈법칙, 로그의 곱셈법칙 등이 있습니다.

미분(Differentiation)

미분은 함수의 순간 변화율을 구하는 것을 말합니다.
미분을 통해 함수의 극값, 최대값, 최소값 등을 구할 수 있습니다.

편미분(Partial Differentiation)
편미분은 다변수 함수에서 한 변수에 대한 미분을 구하는 것을 말합니다.
편미분을 통해 다변수 함수의 극값, 최대값, 최소값 등을 구할 수 있습니다.