
確率と統計の基礎
tkn
数学が好きな人は手を挙げて! 確率と統計を学びたい人は手を挙げて!
中級以上
Probability and Statistics, Statistics
This course covers introduction to linear algebra, and you can master introduction to linear algebra through the lectures.

Understanding and solving linear equations
Basic operations of matrix algebra
Determinant calculation and applications
Calculation and use of eigenvalues and eigenvectors
Solving orthogonality and least squares problems
Understanding symmetric matrices and quadratic forms
Advanced matrix decomposition and inverse algorithms
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🌿 Are you an engineering student? Are you a former engineering student? Are you an engineer? Are you a graduate student?
❤️ Then you absolutely must master Introduction to Linear Algebra!
🌿 Are you taking an introduction to linear algebra class in English, but you can't understand what the professor is saying?
❤️ This lecture is for you!
🌿 Do you want to study college math as a hobby? Or maybe you just want to learn it?
❤️ Start studying now! Your perspective on the world will change a little!
🌿 Are you curious about the level of college mathematics taught at KAIST?
❤️ This rare opportunity is for you!
Most engineering students learn introduction to linear algebra in their first or second year of undergraduate school.
But at the time, I didn't realize how important it was and I tended to just listen to it. (I did the same thing😅)
It didn't take long for linear algebra to become necessary in engineering.
But when you open your textbook again and try to study, you don't know where to start?
Now you don't have to flip through English textbooks to study linear algebra.
The most fatal obstacle to studying linear algebra is, paradoxically, 'language'.
All materials and lectures are in English, making it difficult to learn quickly.
This lecture is for those people who want to organize it in an easy-to-understand way in Korean.
This course is designed to help you master the introduction to linear algebra required for engineering mathematics. 

Who is this course right for?
Students learning linear algebra for the first time
Engineering and Computer Science majors
People interested in data analysis and machine learning
People who want to build a solid foundation in mathematics
People who want to learn theory and practice in a balanced way
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Courses
새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
전문분야 (+좋아하는 분야) 👨🎓
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37 lectures ∙ (19hr 6min)
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該当講座の2回の定走行と1回の逆走後に後期残します。ちなみに、この講座を聴く前に「Pythonを活用した線形代数学 - SciPyの活用」を先に受講しました。この講座の内容を体得すれば、次に述べる2つの内容が可能になります。 - 1. 'Pythonを活用した線形代数学 - SciPyの活用'コースの数学的背景を理解する 上記の講座は、線形代数学の理解が不足しても、各種関数をどのように使用するかを学ぶことができるが、線形代数学講座の内容を理解後に聞くとなぜ?その関数を使用しているかどうかをよりよく理解することができます。 - 2. YouTubeの 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005'講座理解可能 これらのコースのほとんどを簡単に見ることができます。振り返ってみると、初めてStrang教授の講座を見たときに理解できなかった理由が、あまりIntuitiveに教えてくれてむしろ難しかったようです。チョ・ボムヒ講師の線形代数学概論受講後見たら、よく理解されました。個人的には 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005'で Matrix space と各種アプリケーションを説明する部分は少し難しかったが、残りの内容は十分に楽しんで見ることができます。 良い講座ありがとうございます。
詳細な受講評 ありがとうございます。 初めて作った講座があれこれ不足することもありますが、受講生の方々のこんなあんな助けでどんどん発展していくのがうれしいです。 誰かに役立つこともとても嬉しいです。 今後の講座がある程度完成した後に、線形代数学概論講座の不足点や改善点を補完し、より発展した講座になるようにします。 良い一日になり、いつでも気軽に質問や改善点が見えたら教えてくださいㅎㅎ ありがとうございます。
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75%聞いて受講評価を書きます。私は文系出身の数学放棄者です。データ分析大学院に行きたくて聞いています。 人それぞれでしょうが、私はあまりにも難しくて一つの講義を十数回は繰り返し聞いたと思います。一つの講義は30分〜40分と短い方ですが、一つの講義を理解するのにほぼ一日を全部使ったこともあります。 正直、講師の方がいくら説明を上手くしてくれても線形代数の内容自体があまりにも抽象的で...結局一人で講義資料をもう一度見て、講師の方の説明をもう数回は繰り返し聞かなければなりませんでした。最初聞いた時「一体何を言ってるんだ?」と思っても、十数回繰り返し聞けば何を言っているのかは分かるようになりました。 やっとやっと固有値、ベクトルまで終わりました。本当に吐きそうでした。 これを終えたら、大抵の数学講義は全部聞けそうな根拠のない自信も生まれますね。 ただ講義資料の背景が黒色なので...メモを取るのが大変でそれがかなり残念でした。
10回であれば..尊敬しています。
何をしてもいいですね。それでも良く見てくれてありがとう!
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SVDまで聞いて涙を流していきます。
本当にありがとうございます。 私も受講坪を見て感動の涙を瞬間流すことができましたねㅎㅎ コースが役に立ったことを願っています。 それではおやすみなさい! :)
$59.40
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