선형대수학개론

선형대수학개론

(15개의 수강평)

345명의 수강생

선형대수학개론, Introduction to Linear Algebra

 
공대생이세요? 공대생 출신이세요? 공학자세요? 대학원생이세요?
그렇다면 당신은 선형대수학개론을 반드시(!) 숙지 해야 합니다.
학교에서 영어수업으로 선대개를 듣는데 교수님이 하시는 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.
 

참고사항 

😪 강의에서 말하는 속도가 느리게 느껴진다면 1.25 ~ 1.5 배속으로 봐주시길 권장드려요.
🌱 질문이나 개선됐으면 하는 사항은 언제든지 저에게 문의주세요.
🌱 수학용어들은 별다른 번역없이 영어용어를 그대로 사용합니다. (어려운 영어는 없습니다.)
🌱 수치해석을 공부하고 이해해야하는 분들은 선대개의 기본지식이 반드시 필요합니다.
🌱 추후, 수치해석 강좌도 만들 계획에 있습니다.
👍 업데이트된 보너스 섹션 강좌도 확인해주세요.
😫 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
  • 2019.04.29: 1.1 ~ 1.6 단원까지의 강좌는 얼굴부분을 삭제하였습니다. (그당시 녹화장비가 좋지 못해서 싱크가 많이 안맞았습니다.)

 

 학습 목표

  • 선형대수학개론을 마스터 한다.

 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

지식공유자 소개

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

전문분야 (+좋아하는 분야) 👨‍🎓

  • 전공은 원자력, 그 중에서도 원자로내 중성자 분포를 수치해석방법들을 통해 분석하는 연구
  • 수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
  • 컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
  • DIY: 인터넷에서 타블렛깎는노인으로 활동하며, 액정타블렛, 빔프로젝터, 스크린, ambilight, 음성인식장치 등등 하드코어한 DIY를 합니다.

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

교육과정

모두 펼치기 37 강의 19시간 4분
섹션 0. 1. Linear Equations in Linear Algebra
10 강의 188 : 57
강의 자료 및 교과서
드리고 싶은 말씀
1.1 Systems of Linear Equations
19 : 24
1.2 Row Reduction and Echelon Forms
25 : 32
1.3 Vector Equations
24 : 14
1.4 The Matrix Equations Ax=b
18 : 47
1.5 Solution Sets of Linear Systems
20 : 38
1.6 Linear Independence
35 : 34
1.7 Introduction to Linear Transformation
15 : 06
1.8 The Matrix of a Linear Transformation
29 : 42
섹션 1. 2. Matrix Algebra
7 강의 204 : 44
2.1 Matrix Operations
25 : 38
2.2 The inverse of a Matrix
31 : 45
2.3 Characterizations of Invertible Matrices
11 : 58
2.4 Partitioned Matrices
14 : 58
2.5 Matrix Factorization
44 : 03
2.6 Subspaces of Rn
35 : 22
2.7 Dimension and Rank
41 : 00
섹션 2. 3. Determinants
3 강의 100 : 39
3.1 Introduction to Determinants
38 : 27
3.2 Properties of Determinants
31 : 00
3.3 Cramer’s Rule, Volume, and Linear Transformations
31 : 12
섹션 3. 4. Eigenvalues and Eigenvectors
6 강의 178 : 42
Extra Chapter: Vector Spaces
28 : 33
4.1 Eigenvectors and Eigenvalues
23 : 00
4.2 The Characteristic Equations
25 : 51
4.3 Diagonalization
36 : 35
4.4 Eigenvectors and Linear Transformations
35 : 02
4.5 Complex Eigenvalues
29 : 41
섹션 4. 5. Orthogonality and Least Squares
5 강의 201 : 09
5.1 Inner Product, Length, and Orthogonality
44 : 00
5.2 Orthogonal Sets
31 : 00
5.3 Orthogonal Projections
32 : 00
5.4 The Gram-Schmidt Process
44 : 11
5.5 Least-Square Problems
49 : 58
섹션 5. 6. Symmetric Matrices and Quadratic Forms
4 강의 186 : 00
6.1 Diagonalization of Symmetric Matrices
41 : 00
6.2 Quadratic Forms
40 : 00
6.3 Constrained Optimization
35 : 00
6.4 The Singular Value Decomposition
70 : 00
섹션 6. 보너스 챕터
2 강의 84 : 00

공개 일자

2019년 1월 14일 (마지막 업데이트 일자 : 2019년 3월 7일)

수강 후기

4.9
15개의 수강평
Gabriel Woojae Lim 3달 전
해당강좌의 두번의 정주행과 한번의 역주행 후 후기 남깁니다. 참고로 이 강좌를 듣기 전 '파이썬을 활용한 선형대수학 - SciPy의 활용'을 먼저 수강하였습니다. 이 강좌의 내용을 체득하면 다음 서술할 두개의 내용이 가능해 집니다. - 1. '파이썬을 활용한 선형대수학 - SciPy의 활용' 강좌의 수학적 배경 이해 위의 강좌는 선형대수학에 대한 이해가 부족하여도, 각종 함수를 어떻게 사용하는지를 배울 수 있지만, 선형대수학 강좌의 내용을 이해 후 듣게 되면 왜? 해당 함수를 사용하는지를 더 잘 이해 할 수 있게됩니다. - 2. YouTube의 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005' 강좌 이해 가능 해당 강좌 대부분 을 편히 볼 수 있습니다. 돌이켜보면 처음 Strang 교수님 강좌를 봤을 때 이해가 안되었던 이유가, 너무 Intuitive하게 가르쳐주셔서 오히려 어려웠던 것 같습니다. 조범희 강사님의 선형대수학개론 수강이후 보니까, 잘 이해되었습니다. 개인적으론 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005' 에서 Matrix space 와 각종 Applications을 설명하는 부분은 좀 어려웠는데, 나머지 내용은 충분히 즐기며 볼 수 있습니다. 좋은 강좌 감사드립니다.
조범희 (타블렛깎는노인) 프로필

조범희 (타블렛깎는노인) 3달 전
상세한 수강평 정말 감사합니다. 처음 만들었던 강좌가 이것저것 부족할수도 있는데 수강생분들의 이런 저런 도움으로 점점 발전해나가는게 뿌듯합니다. 누군가에게 도움이 된다는것도 너무 기쁘고요. 앞으로 만드는 강좌들이 어느정도 완성된 이후에, 선형대수학개론 강좌의 부족한점이나 개선점들을 보완하여서 더 발전된 강좌가 되도록 하겠습니다. 좋은 하루 되시고 언제든지 부담없이 질문이나 개선점이 보이면 알려주세요 ㅎㅎ 감사합니다.

jackjack 5달 전
최고의 강의입니다
조범희 (타블렛깎는노인) 프로필

조범희 (타블렛깎는노인) 5달 전
정말 감사합니다!!:) 앞으로도 좋은 강좌를 만들어보도록 하겠습니다!ㅎㅎ

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