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   "id": "c5cc6cf7",
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   "source": [
    "# Part 5.6: 머신러닝/딥러닝을 위한 미적분 - 직관적 이해 중심\n",
    "\n",
    "## 🎯 학습 목표\n",
    "\n",
    "이번 파트에서는 **복잡한 수식보다는 시각화와 비유를 통해** 미적분의 핵심 개념을 직관적으로 이해합니다.\n",
    "\n",
    "### 핵심 접근법\n",
    "- **미분** = \"순간 변화율\", \"기울기\"\n",
    "- **기울기 하강법** = \"산에서 내려오는 사람\"\n",
    "- **편미분** = \"여러 변수 중 하나만 바꾸기\"\n",
    "- **연쇄법칙** = \"파이프라인을 통해 변화 전파\"\n",
    "\n",
    "## 📚 학습 내용\n",
    "\n",
    "### 1. 미분: 순간 변화율과 기울기 📈\n",
    "- 미분의 직관적 이해 (기울기 시각화)\n",
    "- 여러 점에서의 미분값 비교\n",
    "- 수치 미분 vs 해석적 미분\n",
    "\n",
    "### 2. 기울기 하강법: 산에서 내려오는 사람 🏔️\n",
    "- 기울기 하강법의 시각화\n",
    "- 학습률의 중요성\n",
    "- 다양한 최적화 알고리즘 비교\n",
    "\n",
    "### 3. 편미분: 여러 변수 중 하나만 바꾸기 🔧\n",
    "- 편미분의 3D 시각화\n",
    "- 그래디언트 벡터의 의미\n",
    "- 다변수 함수의 최적화\n",
    "\n",
    "### 4. 연쇄법칙: 파이프라인을 통해 변화 전파 🔗\n",
    "- 합성 함수의 미분\n",
    "- 신경망의 역전파 이해\n",
    "- 딥러닝의 핵심 원리\n",
    "\n",
    "### 5. 실제 활용 예제\n",
    "- 선형 회귀의 경사 하강법\n",
    "- 간단한 신경망 구현\n",
    "- 최적화 알고리즘 비교\n",
    "\n",
    "## 🛠️ 실습 도구\n",
    "\n",
    "- **Python + NumPy**: 실제 계산과 구현\n",
    "- **Matplotlib**: 시각화로 직관적 이해\n",
    "- **Jupyter Notebook**: 대화형 학습\n",
    "- **실제 예제**: 선형 회귀, 신경망 등\n",
    "\n",
    "## 📖 학습 자료\n",
    "\n",
    "### 강의 자료\n",
    "- `part_5.6_calculus_for_ml.md`: 시각화 중심의 이론 설명\n",
    "\n",
    "### 실습 코드\n",
    "- `source_code/linear_regression_gradient_descent.py`: 11개의 시각화 예제\n",
    "\n",
    "## 🎯 핵심 메시지\n",
    "\n",
    "> **\"왜 이걸 배워야 하는가?\"** 에 집중합니다.\n",
    "> \n",
    "> 미적분은 머신러닝의 \"학습 엔진\"입니다. \n",
    "> 복잡한 수식보다는 **직관적 이해**와 **실제 구현**에 집중하세요!\n",
    "\n",
    "## 🚀 다음 단계\n",
    "\n",
    "이제 선형대수와 미적분을 모두 배웠으니, **실제 머신러닝 모델**을 만들어보겠습니다! "
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 "nbformat_minor": 5
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