딥러닝을 이해라려면 여러가지 수학 개념과 친숙해져야 합니다. 텐서, 텐서 연산, 미분, 경사 하강법(gradient descent)등 입니다. 이 장의 목표는 너무 기술적으로 깊게 들어가지 앟고 이 개념들을 이해하는 것입니다. 특히 수학에 익숙하지 않은 사람들이 어려워할 수 있고 설명을 위해 꼭 필요하지도 않기 때문에 수학 기호는 사용하지 않습니다.
텐서와 경사 하강법을 설명하기 위해 실제 신경망 예제로 이 장을 시작하겠습니다. 그리고 새로운 개념을 하나씩 소개합니다. 이 개념들은 이어진 장에 포함된 예제들을 이해하려면 꼭 알고 넘어가야 합니다.
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