선형대수학
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입문 / 대수학, 선형대수학, algebra, MIT
이 과정은 행렬 이론과 선형대수학을 다루며 물리학, 경제학, 사회과학, 자연과학 및 공학 등 다른 학문 분야에서 유용하게 쓰이는 주제들을 강조합니다. 이 강의는 Strang 교수의 교재인 Introduction to Linear Algebra의 이론과 응용의 조합과 궤를 같이합니다.
입문
대수학, 선형대수학, algebra

이 과정은 과학 및 공학을 위한 기초 이산수학을 다루며, 컴퓨터 과학에 유용한 수학적 도구와 증명 기법에 초점을 맞춥니다. 학습자는 논리 기호, 집합, 관계, 그래프 이론, 상태 머신 및 알고리즘과 같은 주제를 탐구하게 됩니다.
49명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한





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문제 해결에 논리 기호 및 집합론을 적용하는 능력
점근적 표기법과 재귀식을 사용하여 알고리즘을 분석하는 기술
정수론 및 암호학의 기본 원리에 대한 이해
MIT OpenCourseWare
이산수학의 기초
컴퓨터 과학의 세계를 탐험하는 것은 특히 알고리즘과 데이터 구조의 복잡함에 직면했을 때 종종 벅차게 느껴질 수 있습니다. 이 과정은 이산 수학에 대한 탄탄한 기초를 통해 이러한 개념들의 신비감을 해소하도록 설계되었습니다. 필수적인 수학적 도구와 증명 기법에 집중함으로써, 학습자는 컴퓨터 과학 여정을 뒷받침할 강력한 토대를 구축할 수 있습니다.
이 과정의 차별점은 컴퓨팅에서의 실제 응용을 강조하는 수학에 대한 실용적인 접근 방식입니다. 논리적 표기법의 이해부터 암호학 및 확률 탐구에 이르기까지, 각 주제는 여러분의 분석 능력을 향상시키도록 정교하게 구성되었습니다. 학습을 진행함에 따라 컴퓨터 과학의 근간이 되는 수학적 추론에 점차 익숙해질 것이며, 이를 통해 더 심화된 주제들을 자신 있게 다룰 수 있는 힘을 얻게 될 것입니다.
강의 · 24개의 동영상
강의 1: 서술어, 집합, 그리고 증명
제2강: 모순 및 귀납법
강의 3: 사례별 분석 및 강한 귀납법
제4강: 상태 기계
제5강: 합계 (Sums)
제6강: 점근법 (Asymptotics)
강사진
원본 강좌
학습 대상은
누구일까요?
알고리즘 뒤에 숨겨진 수학적 개념을 이해하는 데 어려움을 겪는 학생들
이산 수학의 탄탄한 기초를 쌓고자 하는 컴퓨터 과학도 지망생들
기술 관련 업무를 위한 분석 능력을 향상시키고자 하는 전문가들
선수 지식,
필요할까요?
기초 대수학 및 미적분학 개념에 대한 이해
논리적 추론과 증명 기법에 대한 이해
프로그래밍 개념 및 언어에 대한 접함
3,516
명
수강생
20
개
수강평
4.9
점
강의 평점
229
개
강의
"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."
세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.
전체
27개 ∙ (31시간 40분)
해당 강의에서 제공:
4. 제1강: 술어, 집합, 그리고 증명
01:18:47
5. 제2강: 모순과 귀납법
01:19:38
6. 제3강: 케이스 분류와 강한 귀납법
01:24:10
7. 제4강: 상태 머신
01:21:16
8. 제5강: 합계
01:22:21
9. 제6강: 점근법
01:18:25
10. 제7강: 재귀식
01:13:23
11. 제8강: 가해성 (또는 제8강: 가분성)
01:18:59
12. 제9강: 모듈로 산술
01:19:45
13. 제10강: 암호학
01:21:09
14. 제11강: 그래프와 채색
01:21:15
15. 제12강: 매칭 (Matching)
01:21:43
16. 제13강: 연결성 및 트리
01:22:02
17. 제14강: 유향 그래프와 DAG
01:19:01
18. 제15강: 관계와 세기
01:18:46
19. 제16강: 계산 기법
01:15:14
20. 제17강: 더 많은 계수 기법들
01:20:57
21. 제18강: 확률
01:07:59
22. 제19강: 조건부 확률
01:20:44
23. 제20강: 독립성
01:22:03
24. 제21강: 확률 변수
01:10:47
25. 제22강: 기댓값
01:20:31
26. 제23강: 기댓값과 분산
01:18:17
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