4부. 데이터와 AI의 언어 (행렬과 텐서)
📌 핵심 주제
- 고속 연산: 파이썬 리스트의 한계를 넘어, 대량의 데이터를 빠르게 처리하는 행렬(Array)의 필요성을 이해합니다.
- 데이터 구조: NumPy와 Pandas를 통해 데이터를 구조적으로 다루는 법을 배우고, AI의 언어인 텐서(Tensor)로 확장합니다.
� 목차
- 리스트의 배신과 Array의 본질: "왜 파이썬 리스트만으로는 AI를 만들 수 없을까?"
- NumPy: 파이썬 위의 C언어: "반복문(for) 없이 수학을 계산하는 마법"
- Pandas: 엑셀을 코드로 다루기: "행렬에 이름표를 붙여 사람이 읽기 쉽게 만들자"
- NumPy를 넘어 Tensor로 (feat. TensorFlow): "GPU라는 날개를 단 행렬, AI의 시작"
"AI는 숫자 하나(Scalar)가 아니라, 숫자의 뭉치(Matrix/Tensor)로 세상을 이해합니다. 데이터가 많아질수록 '구조'를 바꿔야 속도가 빨라집니다."