수학, 컴퓨터과학 & 인공지능 종합집

온라인 읽기: henryndubuaku.github.io/maths-cs-ai-compendium

개요

대부분의 교과서는 좋은 아이디어를 복잡한 기호 속에 숨기고, 직관은 건너뛰며, 이미 절반의 내용을 알고 있다고 가정하고, AI와 같은 빠르게 변화하는 분야에서는 금세 구식이 됩니다. 이 책은 기초부터 수학, 컴퓨터과학, 인공지능을 다루는 개방적이고 비전통적인 교과서입니다. 단순히 시험이나 면접을 통과하기 위해서가 아니라 내용을 깊이 이해하고자 하는 호기심 많은 실무자를 위해 작성되었습니다.

배경

AI/ML 분야에서 수년 동안 일하면서, 저는 수학, 컴퓨터과학, 인공지능 개념에 대해 핸드웨이빙 없이 직관 중심, 실제 맥락과 함께 노트를 작성했습니다. 2025년, 몇몇 친구들이 이 노트를 활용해 DeepMind, OpenAI, Nvidia 등의 면접 준비를 했고, 모두 합격하여 현재 그 역할에서 성과를 내고 있습니다. 한편 저는 작년에 Y Combinator에 합격했습니다. 그래서 이 자료를 모두와 공유하고자 합니다.

MCP 서버

이 레포지토리에는 어느 AI 어시스턴트(Claude Code, Cursor, VS Code 등)가 이 종합집을 지식 기반으로 사용할 수 있는 MCP 서버가 포함되어 있습니다. 로컬 레포지토리 복제가 필요합니다. 교육용 도구와 예제 구현도 함께 제공됩니다.

목차

#	장	요약	상태
01	벡터	공간, 크기, 방향, 노름, 거리척도, 내적/외적/외적곱, 기저, 쌍대성	사용 가능
02	행렬	성질, 특수 형태, 연산, 선형 변환, 분해(LU, QR, SVD)	사용 가능

---

🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.