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강의 ∙ 인공지능
선형대수 입문 l 서울대 AI 박사과정
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커리큘럼 총 49개 수업 (06:10:54)
  • 제 1강
    • Intro
    • Dimension of Data
  • 제 2강
    • 벡터
    • 벡터 공간
    • 행렬
    • 행렬의 성질
    • 문제풀이 - 벡터의 덧셈과 곱셈
    • 문제풀이 - 행렬과 벡터 사이의 곱
    • 문제풀이 - Linear combination의 기하학적 의미
    • 문제풀이 - 세 벡터의 조합
    • 문제풀이 - 조건에 맞게 벡터 조합하기
    • 문제풀이 - 벡터의 기하학적 의미
    • 문제풀이 - 두 벡터 간의 각도 구하기
    • 문제풀이 - |u ? v|≤||u||||v|| 공식 증명
    • 문제풀이 - 벡터의 직교
  • 제 3강
    • Determinant
    • Dot product
    • 문제풀이 - 벡터 연산의 최대, 최소 구하기
    • 문제풀이 - 행렬의 종속관계
    • 문제풀이 - Ax = b 알아보기
    • 문제풀이 - 조건에 맞게 행렬 완성하기
    • 문제풀이 - singular
    • 문제풀이 - 행렬식 풀기
    • 문제풀이 - 역행렬 구하기
    • 문제풀이 - invertible
    • 문제풀이 - not invertible
    • 문제풀이 - block matrix의 역행렬 구하기
    • 문제풀이 - 행렬의 rank 찾기
    • 문제풀이 - 조건에 맞는 행렬 찾기 part 1
    • 문제풀이 - 조건에 맞는 행렬 찾기 part 2
    • 문제풀이 - 벡터의 독립
    • 문제풀이 - 행렬의 종속
    • 문제풀이 - 조건에 맞는 행렬 찾기 part 3
  • 제 4강
    • 고유값 및 고유벡터
    • Principal Component Analysis(PCA)
    • 행렬의 exponentials
    • Linear Systems
    • Matrix Inverse(Gauss-Jordan Elimination)
    • 문제풀이 - 역행렬 공식 증명
    • 문제풀이 - 벡터 최소화시키기
    • 문제풀이 - 역행렬 연산
    • Linear Systems and Stability
    • 문제풀이 - Second Order Equations
    • 문제풀이 - 이계미분방정식
    • 문제풀이 - Mass-Damper-Spring System
    • 문제풀이 - 이계미분방정식의 중복된 고유값
    • 문제풀이 - Matrix Exponentials part 1
    • 문제풀이 - Matrix Exponentials part 2
    • 문제풀이 - Visualization 해보기(linear transformation)
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  • 총 49개 수업 (06:10:54)
  • 수강기간 : 365일
  • 수료증 : 발급
  • 난이도 : 입문

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