.png?w=960)
Cơ sở về xác suất và thống kê
tkn
Ai thích toán thì giơ tay! Ai muốn học xác suất và thống kê thì giơ tay!
중급이상
Probability and Statistics, Statistics
学習した受講者のレビュー
こんなことが学べます
線形方程式の理解と解
行列対数の基本演算
行列式の計算と応用
固有値と固有ベクトルの計算と活用
直交性と最小二乗問題の解決
対称行列と二次形式の理解
高度行列分解と逆行列アルゴリズム
鉄がなかった、線形代数学がこのように重要であることを📖
私の_現在_状態。jpg
🌿 工大生ですか？工大生出身ですか？工学者ですか？大学院生ですか？
❤️そうであれば、あなたは線形代数学の概論を理解する必要があります！
🌿 英語の授業で線形代数学の概論を聞きますが、教授の言葉を逃さないことを聞きますか？
❤️この講義はそのようなあなたのための講義です！
🌿趣味（？）で大学数学を勉強したいですか？または一度学びたいですか？
❤️今勉強を始めましょう！世界を見る時刻が少し変わるんですよ！
🌿KAIST で学ぶ大学数学のレベルが気になりましたか？
❤️その珍しい機会、あなたに与えます！
ほとんどの工大生が学部1～2年生の時、線形代数学概論を学びます。
しかし、その当時はそれがどれほど重要なのか分からず、大抵聞く傾向があります。 （私もそうだった😅）
線形代数学が工学で必要であることには長い時間がかかりません。
しかし、再び教科書を開いて勉強をしてみようとしたら、どこから始めるのか分からないでしょうか？
英語本1も見る必要のない、「韓国語版」線形代数学基礎講義！
今、線形代数学を勉強するために英語の教科書を書く必要はありません。
線形代数学の研究における最も致命的な障壁は、逆説的に「言語」です。
すべての資料と講義が英語になっており、実質的に速い学習が難しい状況です。
この講義はそのような皆さんのために「韓国語」で分かりやすくまとめておく講義です。
学習目標📜
本講義は、工学数学に必要な線形代数学の概論を習得できる講義です。 
こんな方が聞くといいですね！ ✨
- 線形代数学の概論を再び勉強したい工大生
- 工学関連の学問を勉強している大学院生
- 数値解析を勉強しようとする方
- 現職プログラマー
- その他の大学数学を学びたい方
受講前にまず確認してください！ ✒️
- 講義で話す速度が遅く感じられる場合は、1.25〜1.5倍速で見てください。
- 数学用語は、特に翻訳なしで英語の用語をそのまま使用します。 （難しい英語はありません。）
- 数値解析を勉強して理解しなければならない方は、線形代数学概論の基本知識が必ず必要です。
- 更新されたボーナスセクションコースも確認してください。
- 😫 講義内容以外の個人的な宿題、試験問題の解説、系譜の解説などに関する質問は一切受け付けません。
この講座も一度聞いてみませんか？
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
線形代数学を初めて学ぶ学生
工学とコンピュータサイエンス専攻
データ分析と機械学習に興味のある人
数学的基礎を固めたい人
理論と実習をバランスよく学びたい人
6,116
受講生
166
受講レビュー
387
回答
4.7
講座評価
7
講座
새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
전문분야 (+좋아하는 분야) 👨🎓
- 전공: 원자력
- 수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
- 컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
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
- 블로그: https://blog.naver.com/bumhee34
- 유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCsaTZaR2itIeT0eVHPi1_cw
- 이메일 bumhee34@gmail.com
カリキュラム
全体
37件 ∙ (19時間 6分)
11. 2.1 行列の演算
25:38
12. 2.2 行列の逆行列
31:45
13. 2.3 可逆行列の特徴付け
11:58
14. 2.4 分割行列
14:58
16. 2.6 Rn の部分空間
35:22
18. 3.1 行列式の導入
38:27
19. 3.2 行列式の性質
31:44
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
104件
4.7
104件の受講レビュー
gwl受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
3% 受講後に作成Tôi đang để lại đánh giá sau hai lần chạy thẳng và một lần chạy ngược lại khóa học. Để tham khảo, trước khi tham gia khóa học này, lần đầu tiên tôi học 'Đại số tuyến tính bằng Python - Sử dụng SciPy' Nếu bạn nắm vững nội dung của khóa học này, bạn sẽ có thể thực hiện được hai nội dung được mô tả bên dưới. - 1. 'Đại số tuyến tính sử dụng Python - Sử dụng SciPy' Hiểu nền tảng toán học của khóa học Ngay cả khi bạn chưa hiểu đầy đủ về đại số tuyến tính, bạn vẫn có thể học cách sử dụng các hàm khác nhau trong khóa học trên. Tuy nhiên, nếu bạn tham gia khóa học sau khi hiểu nội dung của khóa học đại số tuyến tính thì tại sao? Điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng chức năng đó. - 2. 'MIT 18.06 Đại số Tuyến tính, Mùa xuân 2005' Khóa học dễ hiểu Bạn có thể xem hầu hết các khóa học một cách thoải mái. Nhìn lại, tôi nghĩ lý do tôi không hiểu khóa học của Giáo sư Strang khi lần đầu xem là vì ông dạy theo cách trực quan đến mức thực sự khó. Sau khi tham gia khóa học Nhập môn Đại số tuyến tính của giảng viên Beomhee Cho, tôi đã hiểu rất rõ. Cá nhân, 'MIT 18.06 Đại số Tuyến tính, Mùa xuân 2005' Phần giải thích về không gian Ma trận và các ứng dụng khác nhau hơi khó nhưng bạn hoàn toàn có thể thưởng thức phần còn lại của nội dung. Cảm ơn bạn vì khóa học tuyệt vời.
- tkn知識共有者
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem xét khóa học chi tiết. Khóa học lần đầu tiên tôi tạo ra có thể có một số thiếu sót, nhưng tôi tự hào về những tiến bộ mà nó đạt được nhờ sự giúp đỡ của học viên. Tôi rất vui vì nó giúp được ai đó. Sau khi các khóa học trong tương lai được hoàn thành ở một mức độ nào đó, chúng tôi sẽ bù đắp những thiếu sót hoặc cải tiến trong khóa học Nhập môn Đại số Tuyến tính để biến nó thành một khóa học nâng cao hơn. Chúc bạn một ngày tốt lành và vui lòng cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc cải tiến nào. Cảm ơn
- cwforest062365
受講レビュー 2
∙
平均評価 3.5
5
100% 受講後に作成Tôi nghe 75% thời gian và viết bình luận. Tôi tốt nghiệp khoa nghệ thuật tự do. Tôi đang lắng nghe vì tôi muốn học cao học để phân tích dữ liệu. Nó có thể khác nhau đối với mỗi người, nhưng đối với tôi, nó khó đến mức tôi nghĩ mình đã nghe một bài giảng tới 15 lần. Mỗi bài giảng ngắn, khoảng 30 đến 40 phút, nhưng có lúc tôi mất gần cả ngày chỉ để hiểu một bài giảng. Thành thật mà nói, dù người hướng dẫn có giải thích hay đến đâu thì bản thân nội dung của đại số tuyến tính cũng quá trừu tượng, cuối cùng tôi phải tự mình đọc lại bài giảng và nghe lời giải thích của người hướng dẫn nhiều lần. Khi lần đầu tiên tôi nghe nó, tôi đã nghĩ, "Bạn đang nói về cái quái gì vậy?" Kể cả nếu bạn muốn, nếu bạn nghe nó 15 lần, bạn sẽ biết họ đang nói về điều gì. Tôi vừa mới hoàn thành xong Eisenvalue và Vector. Tôi thực sự nghĩ rằng tôi đang ném lên. Bây giờ tôi đã học xong môn này, tôi cảm thấy tự tin rằng mình có thể tham gia hầu hết các lớp toán. Cảm ơn bạn đã tạo ra một bài giảng tuyệt vời. Tuy nhiên, nền của giáo án là màu đen nên khó ghi chép, hơi thất vọng một chút.
Mười lăm lần... tôi tôn trọng bạn. Tôi cũng có được sức mạnh
- tkn知識共有者
Có vẻ như bạn có thể làm bất cứ điều gì.. Vì đây là khóa học đầu tiên của tôi nên dường như có rất nhiều điều tôi không thể giải thích một cách dễ dàng. Dù sao cũng cảm ơn những nhận xét tích cực của bạn!
- seokim9310724
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
89% 受講後に作成Nghe SVD mà rơi nước mắt... Đúng là đẳng cấp thần thánh... ;ㅁ;
- tkn知識共有者
Cảm ơn. Tôi gần như rơi nước mắt sau khi đọc bài đánh giá khóa học haha. Tôi hy vọng bạn thấy khóa học này hữu ích. Vậy thì, chúc ngủ ngon! :)
- juno
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
95% 受講後に作成Đối với những người đang lo lắng..... Tôi khuyên bạn nên dùng nó. Trong khi học máy học, tôi đang tìm một khóa học đại số tuyến tính và đăng ký khóa học đó... Hôm nay tôi thật bướng bỉnh~haha Trước hết, nó rất vui. Nếu bạn đặt câu hỏi qua e-mail, bạn sẽ nhận được câu trả lời nhanh chóng (bạn trả lời rất nhanh, chanjjangman~). Tôi đã tham gia nhiều bài giảng trực tuyến khác trong và ngoài nước nhưng đây là bài giảng sạch nhất. Hãy làm thêm về lý thuyết xác suất, tối ưu hóa, v.v.!!! :)
- tkn知識共有者
Tôi sẽ làm việc chăm chỉ để tạo ra những khóa học thú vị!! Cảm ơn bạn ^^
- mae012301918
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
期間限定セール、あと3日日で終了
￥1,225,895
24%
￥9,098
tknの他の講座
知識共有者の他の講座を見てみましょう！
似ている講座
同じ分野の他の講座を見てみましょう！
