인공지능에서 벡터와 행렬이 중요한 이유와 이들이 데이터를 표현하는 데 어떻게 사용되는지를 설명합니다.
인공지능의 데이터 처리에서 벡터가 왜 필요하며, 어떻게 데이터를 효과적으로 표현하는지에 대해 논의합니다.
벡터의 기본 개념, 크기와 방향을 고려한 표현 방식에 대해 설명합니다.
행렬이 벡터의 확장된 개념으로서 데이터 표현에 어떻게 사용되는지를 설명합니다.
벡터의 덧셈과 뺄셈, 스칼라 배에 대한 기본적인 연산 방법을 설명합니다.
두 벡터의 내적을 계산하는 방법과 그 의미에 대해 설명합니다.
벡터의 길이 및 크기를 계산하는 방법과 이를 통해 얻는 정보에 대해 설명합니다.
두 벡터 사이의 각도를 계산하는 방법과 이를 위한 코사인 법칙의 활용을 설명합니다.
