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파이썬을 활용한 선형대수학 - NumPy와 SciPy의 활용
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- 선형대수학
- 행렬
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파이썬을 활용한 선형대수학 - NumPy와 SciPy의 활용
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
혹시 영상에 나오는 수업자료는 없을까요? pdf 파일 같은거요
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
강의의 내용과 관련이 없는 질문이나 제안은 삼가해주시기 바랍니다. 이 강의의 범위 안에서 질문해주시기 바랍니다. 이 강의에서 다루지 않은 중학, 고교수학의 내용이나 대학의 공업수학에 대해서는 답변해드리지 않습니다. 이 강의를 들으면서 문제집같은걸 풀면서 해보려고하는데요 추천하시는 중/고등 문제집이 있을까요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
이 강의에서 배우는 수학이 전기 공부 할 때 필요한 것들인가요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
61강 부분적분 파트에 오류있는 것 같습니다. 25:00정도에 π/4가 π/2로 바뀌네요
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
안녕하세요 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 17강 인수분해 마지막 문제풀이 중 4번 문제 인수분해 시 (10x +2) (x-1) 이렇게 인수분해는 틀린 건가요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
34분 서로소 파트에서 최대공약수가 1인 두 자연수 라고 하셨는데 둘 이상인 자연수 라고 해야하는거 아닌가요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
안녕하세요 강의 잘 듣고있습니다. 다름이 아니라 45분 경 y=a^x 그래프의 정의역과 치역에 관해 설명해주실 때, 정의역은 x축을 이루는 실수 전체, 치역도 y축을 이루는 실수 전체라고 말씀해주셨는데 y=a^x의 그래프의 경우 음의 실수는 치역이 되지 않는 것 아닌가 싶어 질문 드립니다. 치역이 양의 실수가 되어야하는 것 아닌가요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
코사인 함수 그래프를 그릴 때 코사인 세타 값이 x이기 때문에 좌표평면을 돌려서 x축을 위로 두면 편하다고 하셨는데, 혹시 그대로 돌리게 된다면 가로 y축의 좌측이 1, 우측이 -1이 되어야하는 것 아닌가요? 어떤 다른 이유로 좌측이 -1이 된건지 궁금하여 질문드립니다.
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하루 10분 한달완성 선형대수학
예제3 v1=u1=(1,-1,2)인 것 같습니다
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
몇번이고 계산해도 406+58i가 나오는데 제가 틀린 건가 해서 다시 계산하고 chat gpt에게도 물어봤는 답은 406+58i라고 나와서요 이거 맞나요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
소인수분해, 최대공약수 29분 51초 빵 12개 우유 20개인데 아래 텍스트에는 10과 20의 공약수로 되어있습니다 이후 강사님께서도 10과 20의 공약수라고 읽으시네요 수정 부탁드립니다!
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하루 10분 한달완성 선형대수학
금융수학에서 람다 기호는 어떤 의입니까?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
평면벡터(1)에서 40분 12초 평면벡터의 크기부분 그래프를 이용해서 증명하는 부분에서 루트54가 아니라 루트 53이 되어야할것같아요 !
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하루 10분 한달완성 선형대수학
반갑습니다. 행렬의 정의와 연산에 x+2y+ z=1 -- (1) 1 2 1 1 3x+7y+3z=2 --(2) 3 7 3 2 4x+8y+2z=8 --(3) 4 8 2 8 1 식에 3을 곱하여 2식에 더하면 -3 -6 -3 -3 3 7 3 2 4 8 3 2 로 계산되어 0 1 0 -1 4 8 3 2 가 되지 않 1 2 1 1 0 1 0 -1 4 8 3 2 가 되는이유가 궁금합니다, 질문 : 1 2 1 1 을 2단계 식에 그대로 두는 이유가 무엇인지요
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하루 10분 한달완성 선형대수학
0.1 선형대수 소개를 보면 Group Theory 내용도 다룬다고 나와있습니다. 하지만 강의내용에는 Group Theory이 나와있지 않습니다. 혹시 향 후 업데이트 예정이실까요?
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
-sin(x)를 적분하면 +cos(x)가 맞지 않나요? -sin(x)를 적분했는데 -cos(x)로 표시되어 있어서 글 남겨봐요.
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
y=-4 x-8 그래프 잘못 그려져 있는것 같아요
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공업수학을 위한 중학, 고교수학
혹시 강의 자료를 받을수 있을까요??
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[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬
안녕하세요 강사님~ 강의 너무 재미있게 보고있습니다. np.random.uniform(-3, 3, (n_features, 1)) 이것은 weight를 row 백터로 만드는 코드라인이 아닌가요? (n_features 개의 row 생성) 컬럼 백터로 설명을 하신 부분을 들었습니다. 혹시 추가 설명을 들을 수 있을까요? 추가1. 혹시 첨부 링크처럼 편의를 위해서 W를 row vector로 하신건가요? 링크