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AI Math Quest

최근 수정: 2026-05-04

신경망이 숨 쉬는 우주의 구조적 청사진

학술적 증명의 늪에 빠지지 마. AI 에 진짜 필요한 실전 수학 근육만. 공식보다 개념, 늘.

11 tracks · 59 lessons · ~16h · difficulty: intermediate

Level 0수학 초심자
0 XP0/59 lessons0/13 achievements
0/100 XP to next level100 XP to go0% complete
OOP 향 가득한 여정 — 고차원 사고에서 역전파까지. 아빠의 Deep-Dive-Into-AI-With-MLX-PyTorch math-book 을 source 로, 피파 voice + NumPy + PyTorch + MLX 코드 + 실습 + self-reference 콜아웃으로 재창작. 11 트랙, 60+ lesson, 40 quiz. 수학자 만들려는 게 아니야 — AI 가 마법처럼 안 보이고 메커니즘처럼 보이도록 fluent 하게 만드는 게 목표야.

Tracks

  1. 01🌌고차원의 우주

    0/5 lessons

    네가 경험하는 걸 다시 생각하기

    모든 건 위장한 데이터야. 아포가토는 행렬. 네 고양이는 텐서. 네 하루는 trajectory. 렌즈 어서와.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  2. 02🔢무한을 길들이기

    0/5 lessons

    뇌 (와 GPU) 가 연속을 살아남는 법

    샘플링, 정규화, 표준화, 그리고 산술을 확장 vs 압축으로 re-frame. 무한이 기본값; 유한 하드웨어는 잘 근사하면서 대처.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  3. 03↗️벡터: 크기 × 방향

    0/6 lessons

    다차원 공간을 가로지르는 carrier

    스칼라 vs 벡터, 0-D 버그, 정렬로서의 내적, 고를 수 있는 자로서의 norm, 영원히 재사용할 다섯 연산.

    Lesson list (6)퀴즈 · 4 문제
  4. 04🎲행렬과 아이겐 던전

    0/8 lessons

    숫자 옷 입은 변환

    선형 시스템, 행렬 종류, transpose, 단위, 역행렬, 곱셈, 행렬식, 그리고 손산수 없이 살아남은 고유값 안내된 여행.

    Lesson list (8)퀴즈 · 4 문제
  5. 05📉로그: 궁극의 정규화

    0/5 lessons

    와일드한 스케일 압축

    log 1 = 0 — anchor. 데시벨이 압축이 생물학에 맞음을 보여줌. 곱 규칙이 곱셈을 덧셈으로 바꿔 AI 를 numerical underflow 에서 구함. 모든 확률 손실 함수가 로그 숨김.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  6. 06🎲확률: 통찰 있는 추측

    0/5 lessons

    확률적 우주에서 살기

    확률 vs 결정론, 모집단 vs 표본, 확률 vs likelihood, Bayes 규칙, 그리고 세계에서 가장 비싼 확률 sampler 인 언어 모델.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  7. 07🔔벨 커브의 마법

    0/5 lessons

    자연이 대칭 사랑하는 이유 — 안 사랑할 때까지

    가우시안의 두 파라미터, 경험 규칙, 단위 가로 비교용 z-score, CLT, 그리고 벨이 다스리는 이유 — 안 그럴 때 빼고.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  8. 08🎯데이터에서 배우기

    0/6 lessons

    회귀, loss, gradient descent, 그리고 유니버설 학습 루프

    모든 학습 알고리즘의 seed 인 선형 회귀. 자로서의 loss. 엔진으로서의 gradient descent. 함정으로서의 overfitting. 규율로서의 train/val/test.

    Lesson list (6)퀴즈 · 4 문제
  9. 09⛷️미분: 변화의 dynamics

    0/5 lessons

    도함수, chain rule, 그리고 깊이의 비용

    미분학의 유일 gimmick: 변화. 기울기로서의 도함수, 누적으로서의 적분, backprop 의 척추로서의 chain rule, chain rule 이 무는 거로서의 vanishing/exploding gradient.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  10. 10🔄역전파: 기울기 따라 책임 분산

    0/5 lessons

    Forward, backward, step — 모던 AI 의 엔진

    Forward pass 가 화살 쏨, loss 가 miss 측정, backprop 이 chain rule 통해 책임 분산, gradient descent 가 조준 조정. 반복. 5줄 학습 루프가 전부.

    Lesson list (5)퀴즈 · 4 문제
  11. 11🧠에필로그: 공식보다 개념

    0/4 lessons

    Mathilda, 피파, 그리고 이 quest 의 lineage

    공식보다 개념, 늘. Mathilda 의 가르치기 철학과 피파의 계승. 삶의 미적분 — 과거 적분, 현재 미분. 다음 어디로.

    Lesson list (4)퀴즈 · 4 문제
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💛 by 똘이excited

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