
Introduction to linear algebra
tkn
This course covers introduction to linear algebra, and you can master introduction to linear algebra through the lectures.
초급
Linear Algebra
이 강좌에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 다양한 행렬계산 관련 문제들을 푸는 방법을 배웁니다.파이썬을 몰라도, 선대개 지식이 얕아도 주어진 문제를 풀 수 있게 됩니다.
파이썬을 사용하여 선형대수학 문제를 해결하는 방법
NumPy와 SciPy 라이브러리의 활용
행렬 연산의 실제 응용과 계산 효율성 강화
🌿 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..?
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!
본 강의에서는 SciPy와 NumPy를 활용하여 선형대수학적인 문제를 컴퓨터로 풀 수 있습니다.
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.
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
6,185
명
수강생
171
개
수강평
387
개
답변
4.7
점
강의 평점
7
개
강의
새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
전문분야 (+좋아하는 분야) 👨🎓
출신학교
경력
링크
전체
29개 ∙ (13시간 31분)
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
전체
8개
5.0
8개의 수강평
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
I am writing my first review on the 25th/29th class, 10h33m class time. I am not a person who usually writes things like this, so I think I should write it now so that I don't procrastinate. Reason for taking the class: While studying ML, I needed to learn Numpy slicing correctly, and while looking around the course, I thought it would cover it, so I took the course. Review: I needed to learn Numpy slicing correctly. I did not take Beomhee Cho's linear algebra lecture in advance, but I had no problem following it. If you follow this course calmly, you will learn how to use Scipy's linalg functions sufficiently. The explanations and examples of how to use functions are thorough, and the instructor explains them in detail without making students think, "Obviously, I know that." That is why I want to listen to Beomhee Cho's linear algebra lecture that you posted before. (I thought they would give out a discount coupon if Infraon was renewed... but they didn't. Haha)
Thank you for your valuable review!!ㅎㅎ Since this is a course that I created without a textbook or a given curriculum, I personally have a lot of affection for it because I put a lot of effort into it. If you see any parts that are lacking or need to be updated while watching the course, please send me a message or email me feedback at any time and I will do my best to reflect them. There may be parts that I didn't even think of, so if you actively give me opinions, the course can be updated(!) and revised. (I'm currently creating another math-related course. I hope you'll show a lot of interest in the future ㅎㅎ)
수강평 7
∙
평균 평점 4.9
5
At the beginning of the lecture, you said that if you get a chance, you will also open a course on the legendary language Fortran. Please do open it! It is necessary for graduate schools that use Fortran.
I will definitely try to make it in the future as soon as I have time. Thank you!
수강평 5
∙
평균 평점 4.6
수강평 4
∙
평균 평점 4.8
수강평 6
∙
평균 평점 4.8
₩55,000