"추천 대상" 1. 맹목적인 코드 카피로, 실직적인 공부가 되지 않는다고 생각하는 분. 2. github 이용하기 어려워하시는 분. 3. 오픈 소스를 찾아 이해해보고, 논문을 구현해 보고 싶은 분. 4. 아무 설명 없이 코드만 적어주는 인강에 질리신 분. 5. 번거롭게 코드별 문법을 찾기 싫은 분. 6. 공부 시간이 가장 많이 걸리는, "초보자~중급자" 구간을 스킵하고 싶으신 분. 7. 인공지능을 개념적으로만 알고, 코드 구현은 어려운 분. 8. 코드 문법은 잘 알지만, 인공지능 구동 원리는 잘 모르는 분. --주의 사항-- 파이썬 문법을 하나도 모르는 생 초보자 분들에게는 어려울 수 있습니다.

<1부 세부 구성> Chapter 1. 딥러닝에 필요한 심화 수학 Section 1. 대수 구조 Section 2. 선형성 Section 3. 다양한 ‘공간’ Section 4. 미분: 국소 선형화 Chapter 2. 인공지능 Ⅰ. 머신러닝 Ⅱ. 딥러닝 Ⅲ. 최적화 함수 Ⅳ. PINN 1부는 공리적 집합론부터 미분의 엄밀한 정의까지 제시합니다. 이를 통해 인공지능 입력 단위인, "텐서"의 개념을 이해합니다. <2부 세부 구성> Part 2. PINN 코드별 분석 Ⅰ. pinn 스크립트 Ⅱ. config_gpu 스크립트 Ⅲ. make_fig 스크립트 Ⅳ. params 스크립트 Ⅴ. plot_hist 스크립트 Ⅵ. prp_dat 스크립트 Ⅶ. main 스크립트 2부는 colab 링크로 전체 코드를 제공합니다. 이를 참고해, 전체 코드를 코드별로 "상세히" 설명합니다. <3부 세부 구성> Part 3. 실행 경로 분석과 수학적 해석 Ⅰ. 실행 경로 분석 Ⅱ. 수학적 해석 3부는 2부에서 제시한 내용과 전체 코드를 참고해, 입력값이 어떤 경로로 출력이 되는지를 설명합니다. 이를 통해, 코드 전체를 하나의 맥락으로 이해합니다. 또한, 딥러닝이 레이어 별로 어떻게 계산되는지, 입력 텐서값을 뜯어내 보여주고, 수학적으로 증명합니다.