파이썬을 활용한 선형대수학 - NumPy와 SciPy의 활용

Name: 파이썬을 활용한 선형대수학 - NumPy와 SciPy의 활용
Price: 55000 KRW
Rating: 5 (9 reviews)

이 강좌에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 다양한 행렬계산 관련 문제들을 푸는 방법을 배웁니다.파이썬을 몰라도, 선대개 지식이 얕아도 주어진 문제를 풀 수 있게 됩니다.

(5.0) 수강평 9개

수강생 773명

난이도 초급

수강기한 무제한

조범희 (타블렛깎는노인)

먼저 경험한 수강생들의 후기

5.0

Gabriel Woojae Lim

76% 수강 후 작성

완료수업 25/29, 수강시간 10h33m 에서 첫 후기 남깁니다. 이런거 잘 안남기는 사람이라 지금 남겨야 미루지 않을것 같습니다. 수강동기 : ML 공부하던 중 Numpy slicing을 정확히 배울 필요가 있었고, 강좌를 둘러보다가 여기서 커버가 될 것 같아 수강했습니다. 후기 : 필요했던 Numpy slicing을 정확히 배울 필요가 있었습니다. 조범희님의 선형대수학 강의를 선수강 하지 않았지만, 따라가는데 문제 없었습니다. 이 강좌를 차분히 따라가면 Scipy의 linalg 함수들의 사용법 충분히 배우게 됩니다. 함수사용법에 대한 설명과 예제의 구성이 꼼꼼하며, 수강생이 '당연히 알겠지' 하고 넘어가는 것 없이 자세히 풀어서 설명해주십니다. 그러기에 앞서 올리신 조범희님의 선형대수학 강의가 듣고 싶어집니다. (인프런 리뉴얼 하면 할인권 풀어주시나 했는데.. 없네요. ㅎㅎ)

5.0

허민규

45% 수강 후 작성

강의 초반부에 기회가 된다면 전설의 언어 Fortran 강좌도 열겠다고 하셨는데, 꼭 열어주세요! Fortran을 사용하는 대학원에 있어서 필요합니다.

5.0

웃지요

100% 수강 후 작성

수업의 난이도와 상관없이 강의자의 성의와 열의가 느껴지는 수업이었습니다. 수업이 다소 어려운 것은 제 이해력 탓입니다. 다른 강의도 기대됩니다.

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

파이썬을 사용하여 선형대수학 문제를 해결하는 방법
NumPy와 SciPy 라이브러리의 활용
행렬 연산의 실제 응용과 계산 효율성 강화

아니 혹시 이거 내 이야기?

🌿 CASE 1 🌿

선형대수학개론의 수업을 다 들었다. 난 드디어 선형대수학개론을 마스터 하였다. 어떤 문제든 나에게 던져주면 완벽하게 풀 수 있게 되었다. 그런데.. 당장 100 x 100 행렬을 singular value decomposition을 해야한다.. 큰일이다.... 선대개를 분명 정복했는데.. 이 문제를 풀기 위해선 너무나 많은 시간이 필요하다...

🌿 CASE 2 🌿

교수님 : 당장 내일까지 이 데이터를 2차 함수로 근사해오게.
학생: 네 알겠습니다. 데이터는 몇개 인가요?
교수님: 4만개.
학생: ??
교수님: 아참, 하는 김에 a+b*sinh(x)+c*Log(x)에도 한번 피팅해보겠나? 금방 하지?
학생: ?????????

🌿 CASE 3 🌿

이제 대학교를 안 다니니 Matlab을 사용할 수가 없네... 너무 비싸기도 하고.. 하.. 근데 행렬 방정식을 어떻게 풀지..? 앞으로도 좀 풀어야 하는데 뭐 방법이 없을까..?

NumPy와 SciPy를 활용해 다양한 행렬계산 문제를 풀어봐요.

행렬계산 문제를 빠르게 해결하기 위해선 Python에서 Numpy와 SciPy 라이브러리를 활용해야 합니다. 컴퓨터를 활용해 행렬방정식을 풀어보고 싶지 않나요? 고유치도 구해보고 싶지 않나요? 혹은 당장 그런 기능들이 필요한가요?

이 강의에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용해 다양한 행렬계산 관련 문제를 해결해 볼 수 있습니다. 파이썬을 몰라도, 선형대수학 개론 관련 지식이 얕아도 강의를 듣고 바로 적용하실 수 있도록 내용을 구성했으니, 걱정 말고 수강하세요!

학습 목표 📜

본 강의에서는 SciPy와 NumPy를 활용하여 선형대수학적인 문제를 컴퓨터로 풀 수 있습니다.

이런 분들이 들으면 좋아요! ✨

공대생 및 대학원생
당장 행렬 방정식의 해를 구해야 하는 분
당장 고유치와 고유 벡터를 구하고자 하는 분
SVD를 해보고 싶거나, 최소자승법의 해가 필요한 분
선형대수학개론을 공부한 분
기타 파이썬의 SciPy 라이브러리 학습에 관심이 많은 분

수강 전 먼저 확인하세요! ✒️

파이썬에 관한 전문 지식이 없어도 수강하실 수 있습니다.
강의와 실습이 동시에 진행됩니다.
추후 Lapack 라이브러리를 사용하기 위한 분들을 위해, 강좌에서 사용되는 함수에 관련된 Lapack 함수가 뭔지 알려드립니다.
본 강의에선 행렬계산 관련 수치해석 이론을 배우진 않습니다.

수강 전 궁금한 사항 모음!

Q. 행렬방정식을 컴퓨터로 풀 수 있다는데 사실인가요?

A. 그럼요. 컴퓨터로 풀지 않는 게 더 이상합니다!

Q. 당장 사이즈가 큰 행렬의 고유치를 구해야 하는데 어떡하죠? 손으로 풀 수 없어요 ㅠㅠ

A. 걱정 마세요. 단 몇줄의 파이썬 코드로 구할 수 있습니다. 이 강좌가 당신에게 필요합니다.

Q. 전 프로그래밍 경험이 없는데... 그치만 선형대수학 문제들을 컴퓨터로 풀어보고 싶어요!

A. 잘 찾아오셨습니다. 쉽게 따라하실 수 있습니다.

Q. 파이썬이 느리다고 들었는데... 이거 배워봤자 실용적이지 않은거 아닌가요?

A. 우리가 배울 SciPy의 함수들은 포트란으로 짜여진 함수들(수십년간 개발된...!!)을 불러와서 사용합니다. 실사용에 문제가 없을 정도의 속도와 정확도를 제공합니다.

Q. 어디서 듣기론... 보통 직접 코드를 짠다고들 하던데...?

A. 몇 년이 아닌 수십 년간 개발된 선형대수학 관련 함수들이 존재합니다. 그 사용법만 알아도 살아 가는데(?) 큰 도움이 됩니다.

이 강좌도 한 번 들어보시겠어요?

조범희 지식공유자의 수학 강의

선형대수학 개론

Introduction to Linear Algebra

벡터 미적분학 시리즈 1
미분 기초

벡터 미적분학 시리즈 2

미분 심화 : 최적화 이론의 기초와 벡터 함수

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벡터 미적분학 시리즈 4

적분 심화

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

선형대수학 개념을 실제 코딩 연습으로 익히고 싶은 분
Python 라이브러리인 NumPy와 SciPy를 활용하여 선형대수학을 학습하고자 하는 분
실제 선형대수학 개념을 다루며 컴퓨터 과학 및 수학 지식을 확장하고자 하는 분

안녕하세요
조범희 (타블렛깎는노인)입니다.

6,440

명

수강생

181

개

수강평

387

개

답변

4.7

점

강의 평점

개

강의

새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.

전문분야 (+좋아하는 분야) 👨‍🎓

전공: 원자력
수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …

출신학교

박사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2011 ~ 2016
석사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2009 ~ 2011
학부: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2005 ~ 2009
고등학교: 경기과학고, 2003 ~ 2005

경력

2019 ~: 인프런강사
2017 ~ 2018: 스탠다드에너지, 연구소장
2016 ~ 2017: 스탠다드에너지, 특수연구 총괄

링크

블로그: https://blog.naver.com/bumhee34
유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCsaTZaR2itIeT0eVHPi1_cw
이메일 bumhee34@gmail.com

커리큘럼

전체

29개 ∙ (13시간 31분)

섹션 1. 강좌 소개

2개 ∙ (1분)

섹션 2. 사전 설치

2개 ∙ (18분)

3. Python과 SciPy 설치
10:00
4. Visual Studio Code 설치
08:00

섹션 3. 기초 수업

6개 ∙ (3시간 15분)

5. 행렬 및 벡터 표현법
31:00
6. 간단한 행렬 입출력 방법
26:00
7. 행렬 관련 편리한 기능
22:00
8. 행렬 기본 조작 (1)
41:00
9. 행렬 기본 조작 (2)
47:00
10. 행렬 기본 조작 (3)
28:00

섹션 4. 행렬 방정식의 해

6개 ∙ (2시간 33분)

섹션 5. 고유치와 고유벡터

4개 ∙ (2시간 33분)

섹션 6. 행렬 분해와 행렬 분해를 활용한 행렬 방정식의 해

5개 ∙ (2시간 53분)

섹션 7. Singular Value Decomposition와 최소자승법

1개 ∙ (52분)

섹션 8. 응용

3개 ∙ (1시간 6분)

강의 게시일: 2019. 03. 20.

마지막 업데이트일: 2025. 05. 13.

수강평

전체

9개

5.0

9개의 수강평

박서연
수강평 22
∙
평균 평점 5.0
2026. 02. 13.
5
62% 수강 후 작성
이찬호
수강평 4
∙
평균 평점 4.8
2023. 06. 20.
5
100% 수강 후 작성
명강입니다. 좋은 강의 감사합니다.
Gabriel Woojae Lim
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
2019. 04. 24.
5
76% 수강 후 작성
완료수업 25/29, 수강시간 10h33m 에서 첫 후기 남깁니다. 이런거 잘 안남기는 사람이라 지금 남겨야 미루지 않을것 같습니다. 수강동기 : ML 공부하던 중 Numpy slicing을 정확히 배울 필요가 있었고, 강좌를 둘러보다가 여기서 커버가 될 것 같아 수강했습니다. 후기 : 필요했던 Numpy slicing을 정확히 배울 필요가 있었습니다. 조범희님의 선형대수학 강의를 선수강 하지 않았지만, 따라가는데 문제 없었습니다. 이 강좌를 차분히 따라가면 Scipy의 linalg 함수들의 사용법 충분히 배우게 됩니다. 함수사용법에 대한 설명과 예제의 구성이 꼼꼼하며, 수강생이 '당연히 알겠지' 하고 넘어가는 것 없이 자세히 풀어서 설명해주십니다. 그러기에 앞서 올리신 조범희님의 선형대수학 강의가 듣고 싶어집니다. (인프런 리뉴얼 하면 할인권 풀어주시나 했는데.. 없네요. ㅎㅎ)
- 조범희 (타블렛깎는노인)
  지식공유자
  2019. 04. 24.
  소중한 후기 감사합니다!!ㅎㅎ 교과서나 주어진 커리큘럼이 없이 만든 강좌여서 나름 이런저런 노력을해서 만든 강좌다 보니 개인적으로 애착이 많이 가는 강좌입니다. 강좌를 보시면서 부족하거나, 업데이트 됐으면 하는 부분들이 있다면 언제든지 저에게 메시지나 이메일로 피드백 주시면 최대한 반영하도록 하겠습니다. 제가 생각지도 못한 부분들이 있을 수도 있기에 수강생 여러분의 적극적인 의견이 있으면 강좌가 더 업데이트(!) 되고 수정될 수 있습니다. (지금은 또 다른 수학관련 강좌를 만들고 있습니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드릴게요 ㅎㅎ)
웃지요
수강평 5
∙
평균 평점 4.6
2023. 07. 13.
5
100% 수강 후 작성
수업의 난이도와 상관없이 강의자의 성의와 열의가 느껴지는 수업이었습니다. 수업이 다소 어려운 것은 제 이해력 탓입니다. 다른 강의도 기대됩니다.
허민규
수강평 7
∙
평균 평점 4.9
2020. 08. 01.
5
45% 수강 후 작성
강의 초반부에 기회가 된다면 전설의 언어 Fortran 강좌도 열겠다고 하셨는데, 꼭 열어주세요! Fortran을 사용하는 대학원에 있어서 필요합니다.
- 조범희 (타블렛깎는노인)
  지식공유자
  2020. 08. 01.
  추후에라도 꼭 시간닿는대로 만들도록 노력하겠습니다. 감사합니다!

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5.0

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아니 혹시 이거 내 이야기?

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NumPy와 SciPy를 활용해 다양한 행렬계산 문제를 풀어봐요.

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