Khóa học này bao gồm phần giới thiệu về đại số tuyến tính và bạn có thể nắm vững phần giới thiệu về đại số tuyến tính thông qua các bài giảng.
Hiểu và giải phương trình tuyến tính
Các phép toán cơ bản trong đại số ma trận
Tính toán xác định và ứng dụng
Tính toán và sử dụng giá trị riêng và vectơ riêng
Giải các bài toán trực giao và bình phương tối thiểu
Hiểu ma trận đối xứng và dạng bậc hai
Hệ số ma trận nâng cao và thuật toán nghịch đảo ma trận
My_current_status.jpg
🌿 Bạn là sinh viên kỹ thuật? Bạn là cựu sinh viên kỹ thuật? Bạn là kỹ sư? Bạn là sinh viên sau đại học?
❤️ Vậy thì bạn nhất định phải nắm vững Giới thiệu về Đại số tuyến tính!
🌿 Bạn đang học lớp giới thiệu về đại số tuyến tính bằng tiếng Anh nhưng không hiểu giáo sư đang nói gì?
❤️ Bài giảng này dành cho bạn!
🌿 Bạn có muốn học toán đại học như một sở thích không? Hay đơn giản là bạn muốn học nó?
❤️ Hãy bắt đầu học ngay! Góc nhìn của bạn về thế giới sẽ thay đổi một chút!
🌿 Bạn có tò mò về trình độ toán học đại học được giảng dạy tại KAIST không?
❤️ Cơ hội hiếm có này dành cho bạn!
Hầu hết sinh viên kỹ thuật đều học phần giới thiệu về đại số tuyến tính vào năm thứ nhất hoặc năm thứ hai ở trường đại học.
Nhưng lúc đó, tôi không nhận ra tầm quan trọng của nó và tôi chỉ nghe theo thôi. (Tôi cũng đã làm như vậy😅)
Không mất nhiều thời gian để đại số tuyến tính trở nên cần thiết trong kỹ thuật.
Nhưng khi bạn mở sách giáo khoa ra và bắt đầu học, bạn lại không biết phải bắt đầu từ đâu?
Bây giờ bạn không cần phải lật giở sách giáo khoa tiếng Anh để học đại số tuyến tính nữa.
Rào cản nguy hiểm nhất khi học đại số tuyến tính, một cách nghịch lý, lại là 'ngôn ngữ'.
Tất cả tài liệu và bài giảng đều bằng tiếng Anh, khiến việc học nhanh trở nên khó khăn.
Bài giảng này dành cho những người muốn trình bày bài giảng theo cách dễ hiểu bằng tiếng Hàn.
Khóa học này được thiết kế để giúp bạn nắm vững kiến thức đại số tuyến tính cơ bản cần thiết cho ngành toán kỹ thuật. 
.png?w=960)
Khóa học này dành cho ai?
Lần đầu tiên học sinh học đại số tuyến tính
Chuyên ngành Kỹ thuật và Khoa học Máy tính
Bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu và học máy
Những người muốn củng cố nền tảng toán học của mình
Người muốn học lý thuyết và thực hành một cách cân bằng
6,274
Học viên
174
Đánh giá
387
Trả lời
4.7
Xếp hạng
7
Các khóa học
새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
전문분야 (+좋아하는 분야) 👨🎓
출신학교
경력
링크
Tất cả
37 bài giảng ∙ (19giờ 6phút)
Tất cả
110 đánh giá
4.7
110 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 4.0
Đã chỉnh sửa
5
I'm writing this review after completing 75% of the course. I'm a liberal arts graduate who gave up on math. I'm taking this course because I want to go to graduate school for data analysis. It might be different for everyone, but it was so difficult for me that I think I replayed each lecture about ten times. Each lecture is relatively short at 30-40 minutes, but there were times when I spent almost an entire day trying to understand just one lecture. Honestly, no matter how well the instructor explains it, the linear algebra content itself is so abstract... In the end, I had to go back and review the lecture materials on my own and replay the instructor's explanations several times. When I first listened, I thought "What on earth is he talking about?" but after replaying it about ten times, I could understand what he was saying. I barely, barely finished up to eigenvalues and vectors. I really thought I was going to throw up. Now that I'm finishing this, I have this baseless confidence that I'll be able to take any math course. However, the lecture slides have a black background... which made it hard to take notes, so that was quite disappointing.
If it's fifteen times... I respect you. I also get strength.
It seems like you can do whatever you want.. Since this is the first lecture I've made, there are probably a lot of parts that I couldn't explain easily. Still, thank you for being so kind!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
I am leaving a review after taking the course twice and once in reverse. For reference, I took 'Linear Algebra Using Python - Using SciPy' before taking this course. If you master the content of this course, you will be able to do the following two things. - 1. Understand the mathematical background of the 'Linear Algebra Using Python - Using SciPy' course The course above can teach you how to use various functions even if you do not have a good understanding of linear algebra, but if you listen to it after understanding the content of the linear algebra course, you will be able to better understand why the function is used. - 2. Understand the 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005' course on YouTube You can easily watch most of the course. Looking back, I think the reason I didn't understand Professor Strang's lecture at first was because he taught it so intuitively that it was difficult. After taking Professor Cho Beom-hee's Introduction to Linear Algebra, I understood it well. Personally, I found the part explaining Matrix space and various applications in 'MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005' a bit difficult, but I was able to enjoy the rest of the content. Thank you for the great lecture.
Thank you so much for the detailed course review. The course I first created may have some shortcomings, but I am proud that it is developing with the help of students. I am also very happy that it is helpful to someone. After the courses I create in the future are somewhat complete, I will supplement the shortcomings and areas for improvement of the Introduction to Linear Algebra course to make it a more advanced course. Have a good day, and please feel free to ask questions or let me know if you see any areas for improvement. ㅎㅎ Thank you.
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
For those who are thinking about it..... I recommend it While studying machine learning, I found a linear algebra lecture and ended up taking it... I finished it today~ㅋㅋ First of all, it's fun. If you ask a question by email, they answer quickly (they really answer quickly, they're awesome~) I've taken many other domestic/international online lectures, but this is the cleanest. Please make lots and lots of probability theory, optimization, etc.!!!:)
I will work hard to make a fun course!! Thank you ^^
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
I'm in tears listening to SVD... It's just a great class... ;ㅁ;
Thank you so much. I almost shed tears of emotion when I read the course review. Haha. I hope the course was helpful. Then have a good night! :)
1.610.310 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
