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이 강좌에서는 선형대수학개론을 다루며, 강의를 통해 선형대수학개론을 마스터할 수 있습니다.

선형대수학개론, Introduction to Linear Algebra

공대생이세요? 공대생 출신이세요? 공학자세요? 대학원생이세요?그렇다면 당신은 선형대수학개론을 반드시(!) 숙지 해야 합니다.

학교에서 영어수업으로 선대개를 듣는데 교수님이 하는 말씀을 도무지 못알아듣겠다고요?
당신을 위해 이 강좌를 준비했습니다.

취미로 대학수학을 공부하고 싶어요? 이거 딱인데요?

그런 분야에 종사하지 않으신다고요?
그래도 들으면 좋아요 🙂 세상을 보는 시각이 조금은(!) 변할거에요.

카이스트에서 배우는 대학수학의 레벨이 궁금하신가요?
그 흔치 않은 기회를 당신에게 드립니다!

Feat. 살다보니 필요한데 까먹은 분들 (보통의 공대대학원생들…) 대부분 공대생들이 학부 1~2학년때 선형대수학개론을 배웁니다. 근데 그때는 중요한지 모르고 대충 들어요 (저도 그랬습니다…) 하지만 여러분이 공학에 평생 몸을 담굴 위인이라면 대충 들었던 과거를 보통 후회합니다.혼자 다시 교과서를 들고 공부를 해보려고해도… 귀찮죠… 그럼 이 강좌가 딱입니다. 그냥 틀고 들으시면 되니까요!

Feat. 아 영어수업 도무지 못알아 듣겠다… 드랍할까…? No! 타블렛깎는노인이 선대개를 인프런에서 가르친대!영어용어를 그대로 쓰지만 한국어 수업이라 부담없이 배울 수 있겠군요?

Feat. 적적한데 뭐 취미생활 할꺼 없을까? 난 남들과 달라. 대학수학을 취미로 배울꺼야! 어? 인프런에 선대개 강좌가 있네? 재밌겠네? 고민없이 등록해야지 ^^

Feat. 세일한다 일단 사자.

+ 수치해석을 공부하고 이해해야하는 분들은 선대개의 기본지식이 반드시 필요합니다.
+ 추후, 수치해석 강좌도 만들 계획에 있습니다.

참고사항 

+ 강의에서 말하는 속도가 느리게 느껴진다면 1.25 ~ 1.5 배속으로 봐주시길 권장드려요.
+ 나머지 챕터는 1월 말까지 업로드 예정입니다.

 학습 목표

  • 선형대수학개론을 마스터 한다.

참고 사항

  • 모든 용어는 별다른 번역없이 영어용어를 그대로 사용합니다.
  • 많은 예제를 통하여 이해를 돕고자 합니다.
  • 부족한 강좌들은 피드백을 통하여 업데이트를 하겠습니다.
  • 질의응답 가능합니다.
  • 강좌 하나 한땀 한땀 정성을 다해 만들었습니다. (대충하는거 싫어합니다)

 도움이 되는 분들

  • 공대생 (특히 학교 수업이 영어로 진행되는 경우)
  • 대학원생
  • 수치해석을 공부하려는 분들에게 사전 필수 과목
  • 프로그래머
  • 대학수학을 배우고 싶은 분들
  • 심심한 분들
  • 강좌 콜렉터들

지식공유자 소개

조범희 (타블렛깎는노인)

새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다. 이번 기회를 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.

  • 전문분야 (좋아하는 분야라고 이해해도 좋습니다)
    – 전공은 원자력, 그 중에서도 원자로내 중성자 분포를 수치해석방법들을 통해 분석하는… 어쩌구 저쩌구…
    – 수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
    – 컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Solidity, …
    – DIY: 인터넷에서 타블렛깎는노인으로 활동하며, 액정타블렛, 빔프로젝터, 스크린, ambilight, 음성인식장치 등등 하드코어한 DIY를 합니다. (강좌로 만들까요..?)
  • 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
    – 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 혹은 bumhee34@kaist.ac.kr

 

강좌 평가

5

7 개의 수강평
  • 5 점7
  • 4 점0
  • 3 점0
  • 2 점0
  • 1 점0
  1. 최성필의 프로필 사진

    기초가 없는 사람도 듣기 수월합니다.

    5

    미적분도 모르는 저도 열심히 들었습니다.
    질문도 빠르게 피드백 주시고 , 본인이 노력만 기울일 자신이 있다면 두려워 할 필요 없는 강좌인듯 합니다.
    앞으로도 강의 기대하고 있겠습니다.

  2. 최담담의 프로필 사진

    5

    수학을 오래간만에 다시 공부하는데 너무 복잡한 부분은 배제하고 필요한 부분만 집어서 직관적으로 잘 설명해 주시는 것 같습니다. 다른 수학 강좌도 기대할게요! 확률/통계쪽이면 좋을 것 같아요

  3. 불곰의 프로필 사진

    재밋네요

    5

    취미로 듣는데 재밋네요

강좌 교육과정

Linear Equations in Linear Algebra
Systems of Linear Equations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:19:24
Row Reduction and Echelon Forms학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:25:32
Vector Equations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:24:14
The Matrix Equations Ax=b학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:18:00
Solution Sets of Linear Systems학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:20:52
Linear Independence학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:35:34
Introduction to Linear Transformation학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:15:06
The Matrix of a Linear Transformation학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:29:42
Matrix Algebra
Matrix Operations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:25:38
The inverse of a Matrix학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:31:45
Characterizations of Invertible Matrices학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:11:58
Partitioned Matrices학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:14:58
Matrix Factorization학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:44:03
Subspaces of Rn학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:35:22
Dimension and Rank학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:41:00
Determinants
Introduction to Determinants학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:38:27
Properties of Determinants학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:31:00
Cramer’s Rule, Volume, and Linear Transformations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:31:12
Eigenvalues and Eigenvectors
Extra Chapter: Vector Spaces학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:28:33
Eigenvectors and Eigenvalues학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:23:00
The Characteristic Equations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:25:51
Diagonalization학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:36:35
Eigenvectors and Linear Transformations학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:35:02
Complex Eigenvalues학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:29:55
Orthogonality and Least Squares
Inner Product, Length, and Orthogonality학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:44:00
Orthogonal Sets학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:31:00
Orthogonal Projections학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:32:00
The Gram-Schmidt Process학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:44:00
Least-Square Problems학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:50:00
Symmetric Matrices and Quadratic Forms
Diagonalization of Symmetric Matrices학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:41:00
Quadratic Forms학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:40:00
Constrained Optimization학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 00:35:00
The Singular Value Decomposition학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 01:10:00
보너스 챕터
Matrix 분류와 적합한 Inverse 알고리즘 (재밌어요!)학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 00:39:00
  • 가격 옵션 +
  • 평생
  • 강좌 수료증
  • 34개 강의, 총 18 시간 18 분
  • 위시리스트
다른 강좌 보기 : 조범희

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