All the books in the world.

"딥러닝을 위한 선형대수학"은 딥러닝과 선형대수학의 관계를 깊이 있게 탐구하는 책입니다. 이 책은 MIT의 저명한 수학자 길버트 스트랭 교수가 집필하였으며, 딥러닝과 머신러닝을 이해하는 데 필수적인 수학적 기초를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 선형대수학이 딥러닝과 어떤 관계가 있는지를 명확히 설명하며, 이 분야를 연구하고자 하는 이공계열 학생이나 전문가들에게 큰 도움이 될 것입니다. 책은 기본적인 행렬 연산부터 시작하여, 고급적인 특잇값 분해, 차원 축소, 데이터 압축 등의 심화된 주제까지 다룹니다. 또한, 최적화, 확률과 통계와 같은 딥러닝을 이해하는 데 필수적인 수학 이론도 포함되어 있어, 딥러닝의 수학적 기반을 다지고자 하는 독자에게 적합합니다. 각 장은 이론뿐만 아니라 실제 응용 사례..

『선형 대수학과 그 응용』은 수학을 전공하는 학생이나 관련 분야의 연구자들에게 필수적인 교재로, 길버트 스트랭 교수의 저명한 원서를 번역한 책입니다. 이 책은 선형 대수학의 기본 개념을 깊이 있게 다루면서도, 복잡한 수학적 증명보다는 실생활에서 활용될 수 있는 구체적인 예제를 통해 독자들이 보다 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 친근한 구어체로 설명되어 있어, 수학에 대한 두려움을 덜어주고 학습의 재미를 더해줍니다. 이 책은 총 8개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장은 행렬과 가우스 소거법, 벡터 공간, 직교성, 결정자, 고유값과 고유벡터 등 선형 대수학의 핵심 주제를 다루고 있습니다. 또한, 부록에서는 공간들의 교 모음 및 합과 곱, 조르당 형식 등 심화된 내용을 추가로 제공하여 학습의 ..