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학부 수업과는 차원이 다른 양질의 수업 내용이였습니다. 특히 초반에는 생소한 영어 단어들 때문에 거부감이 들 수도 있지만, 꾸준히 강의를 듣고 복습하다보면 점점 개념을 이해할 수 있게되고 공식들과 정리들이 확 와닿는 시점이 있습니다. 특히 개념들이 단원마다 점차적으로 확대되는데 이 모든 것은 SVD 를 위한 빌드업이라는 점에 정말 감격했습니다. 제가 학부 시절에 이런 강의가 있었다면 얼마나 좋았을까 부럽다고 생각이 들기도 합니다ㅋㅋ 1단원 부터 시작하여 augmented matrix 를 row reduction 하여 general solution 형태로 풀거나 , 행렬의 rank, dimension, determinant, eigenvalue, eigenvector, 직교, 그람-슈미츠, 대각화 및 spectral decomposition, symmetric matrix, quadratic form 모든 단원에서 배운 지식들이 유기적으로 연결되어 있고 기가 막히게 정리와 증명에 쓰입니다. 개인적으로 중간중간 각종 분해 알고리즘 (LU, PA=LU, QR) 들의 수치적인 효율성과 메모리측면의 효율성이나 시간복잡도등을 비교하는 부분이 있어 정말 좋았습니다. 선형대수학은 단순히 선형방정식을 행렬방정식으로 표현하고 해를 구하는 학문인줄 알았지만, 행렬의 해를 더 효율적으로 구하기 위한 각종 알고리즘들과 least-squares 를 통해 데이터의 error 값을 최소화 하여 선형적으로 맞추는 방법, quadratic form 에서 제약 조건을 걸어 행렬의 최대값을 구하는 방법과 SVD 를 통해 더 효율적으로 데이터를 압축하는 등 공학적인 실사용 사례들과 기하학적으로 어떻게 생겼는지 확인할 수 있어 정말 큰 도움이 되었다고 생각합니다. 앞으로 확률과 통계, 벡터 미적분학 수업이 정말 기대됩니다. 수치해석학 강의도 기대하고있습니다! 이렇게 좋은 강의를 제공해주셔서 정말 감사합니다.
글쓴이: 손세협 강의명: 선형대수학개론
선형대수학개론 강의 이미지

스프링 로드맵 완강을 하고 처음으로 수강평을 쓰는거 같습니다. 12년차 개발자지만 사수없이 혼자 도메인을 파며 개발과 운영업무를 진행해오며 항상 스스로에게 질문을 하며 이렇게 처리하는게 맞을까 마땅히 물어볼 수 있는 사수가 없어 도메인에 특화된 개발자로서 성장하였고 항상 기술적인부분의 부족함을 느끼던 중 인프런강의를 통해 김영한님의 강의를 듣게 되었습니다. 강의 하나씩 완강을 하면서 개발자로서 신념과 김영한님이라는 사람에 대해 많은 공감과 동질감을 느낄 수 있었습니다. 마지막으로 후회되는 한가지는 좀 더 빨리 이런 강의를 듣고 스스로 확신을 가지고 성장했으면 어땟을까 생각합니다 온라인이지만 누군가에게는 김영한님을 멘토로 생각하며 성장하는 개발자들이 있다는점 기억해 주시고 바쁘시고 힘드시겠지만 앞으로 많은 강의 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
글쓴이: horlove86 강의명: 스프링 부트 - 핵심 원리와 활용
스프링 부트 - 핵심 원리와 활용 강의 이미지

실무를 하면서 나왔던 문제점들을 좀더 자세히 이해하게 되었고 앞으로도 더욱 조심하게 될 것 같아서 좋았습니다.
글쓴이: 박현 강의명: 스프링 핵심 원리 - 기본편
스프링 핵심 원리 - 기본편 강의 이미지
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