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선형대수학개론

선형대수학개론

(6개의 수강평)

132명의 수강생

77,000원

조범희
평생
초급
수료증
36개 수업, 총 19시간 2분
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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. + 업데이트된 보너스 섹션 강좌도 확인해주세요. + 첫 챕터의 Systems of Linear Equations부터 Linear Independence까지 수업은 후진 컴퓨터를 사용하여 제 얼굴이 나오는 동영상 부분이 끊깁니다. 양해 바랍니다. + 강좌 내용 외 개인적 숙제, 시험문제 풀이, 족보 풀이 등에 대한 질문은 받지 않습니다. 업데이트
  • 2019.02.11: 추가 챕터 등장 / 보너스 챕터 - Matrix 분류와 적합한 Inverse 알고리즘 (재밌어요!)
  • 2019.03.18: 추가: 보너스 챕터 - 고유치 계산 알고리즘 개론

 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

연관된 강좌

파이썬을 활용한 선형대수학 - SciPy의 활용 컴퓨터를 사용해서 행렬방정식을 풀어보고 싶지 않나요? 고유치도 구해보고 싶지 않나요?

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
 

지식공유자 소개

조범희

교육과정

Linear Equations in Linear Algebra
강의 자료
00 : 00
Systems of Linear Equations
19 : 24
Row Reduction and Echelon Forms
25 : 32
Vector Equations
24 : 14
The Matrix Equations Ax=b
18 : 00
Solution Sets of Linear Systems
20 : 52
Linear Independence
35 : 34
Introduction to Linear Transformation
15 : 06
The Matrix of a Linear Transformation
29 : 42
Matrix Algebra
Matrix Operations
25 : 38
The inverse of a Matrix
31 : 45
Characterizations of Invertible Matrices
11 : 58
Partitioned Matrices
14 : 58
Matrix Factorization
44 : 03
Subspaces of Rn
35 : 22
Dimension and Rank
41 : 00
Determinants
Introduction to Determinants
38 : 27
Properties of Determinants
31 : 00
Cramer’s Rule, Volume, and Linear Transformations
31 : 12
Eigenvalues and Eigenvectors
Extra Chapter: Vector Spaces
28 : 33
Eigenvectors and Eigenvalues
23 : 00
The Characteristic Equations
25 : 51
Diagonalization
36 : 35
Eigenvectors and Linear Transformations
35 : 00
Complex Eigenvalues
29 : 00
Orthogonality and Least Squares
Inner Product, Length, and Orthogonality
44 : 00
Orthogonal Sets
31 : 00
Orthogonal Projections
32 : 00
The Gram-Schmidt Process
44 : 00
Least-Square Problems
50 : 00
Symmetric Matrices and Quadratic Forms
Diagonalization of Symmetric Matrices
41 : 00
Quadratic Forms
40 : 00
Constrained Optimization
35 : 00
The Singular Value Decomposition
70 : 00
보너스 챕터
Matrix 분류와 적합한 Inverse 알고리즘 (재밌어요!)
39 : 00
고유치 계산 알고리즘 개론
45 : 00

수강 후기

5.0
6개의 수강평
김준호 1달 전
고민하시는 분들.....추천드립니다 머신러닝쪽 공부하면서 선형대수 강의를 찾다가 수강하게되었는데요... 오늘 완강했습니다~ㅋㅋ 일단 재밌구요. 메일로 질문드리면 빠르게 답을 주시구요(정말 빨리주십니다 짱짱맨~) 기타 여러 국/내외 온라인강의를 들어봤지만, 제일 깔끔합니다 확률론, 최적화 등등 많이많이 만들어주세요!!!:)
Kelsey 1달 전
좋아요! 핵심 개념 위주라 직관도 길러주고 예제 난이도도 적절해서 효율적으로 배울 수 있습니다. 다른 수학 강의(확통이나 벡터미적분)도 해주시면 리뷰겸 꼭 듣고 싶습니다. 흥하세요!
최성필 2달 전
기초가 없는 사람도 듣기 수월합니다. 미적분도 모르는 저도 열심히 들었습니다. 배워가면서 질문도 빠르게 피드백 주시고 , 본인이 노력만 기울일 자신이 있다면 두려워 할 필요 없는 강좌인듯 합니다. 앞으로도 강의 기대하고 있겠습니다.
최담담 2달 전
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
조범희 프로필

조범희 2달 전
감사합니다. 확통도 한번 고려해보겠습니다.

불곰 2달 전
재밋네요 취미로 듣는데 재밋네요
조범희 프로필

조범희 2달 전
감사합니다!!

Sang Park 3달 전
좋아요 좋네요. 잘 떠먹여줍니다.
조범희 프로필

조범희 2달 전
감사합니다 재밌게 들어주세요!