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[국내논문] 대학수학 경사하강법(gradient descent method) 교수·학습자료 개발
A Study on the Development of Teaching-Learning Materials for Gradient Descent Method in College AI Mathematics Classes 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series E: Communications of Mathematical Education, v.37 no.3, 2023년, pp.467 - 482  

이상구 (성균관대학교) ,  남윤 (성균관대학교) ,  이재화 (성균관대학교)

초록
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본 논문에서는 인공지능 알고리즘에서 많이 사용되는 경사하강법(gradient descent method)을 대학수학 강좌에서 인공지능 활용사례로 사용할 수 있도록 연구한 교수·학습 기초자료를 소개한다. 특히 대학 미적분학 수준에서도 가르칠 수 있도록 자세한 개념 설명과 함께 복잡한 함수에 관해서도 쉽게 계산할 수 있도록 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 그리고 실제 인공지능 응용과 연계하여 선형회귀에서 발생하는 최소제곱문제를 경사하강법을 활용하여 풀이한 예시도 함께 소개한다. 본 연구는 대학 미적분학 뿐만 아니라 공학수학, 수치해석, 응용수학 등과 같은 고급 수학 과목을 지도하는 다양한 교수자들에게 도움이 될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we present our new teaching and learning materials on gradient descent method, which is widely used in artificial intelligence, available for college mathematics. These materials provide a good explanation of gradient descent method at the level of college calculus, and the presented ...

Keyword

#대학수학   #극값   #임계점   #경사하강법   #인공지능   #최소제곱  

표/그림 (12)

참고문헌 (18)

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