본 과정은 인공지능에 쓰이는 선형대수 지식을 이해하는 데 목적이 있습니다. 유튜브에서 선형대수강의로 유명했던 Gilbert Strang교수님이 2005년에 찍어주신 기초 선형대수 강의를 같이 학습해보고자 합니다.

사실 선형대수 과목은 실제로 인공지능 뿐만아니라 방대한 분야에 응용되는 학문이이라서 한번 깊이있는 이해하고나면 그 쓰임이 많지 않을까 생각합니다. 수학은 단시간에 이해되지 않습니다. 그래서 약 3달이라는 긴 호흡을 갖고 같이 선형대수학을 같이 정복해보고자 합니다.
인공지능 속 수학원리이해하기 : 선형대수학편
진행일시
매주 (2시간)
모집현황

2.000000명 신청가능

진행장소
캠퍼스
Untitled-2 학습대상

- 선형대수과목을 처음 공부하시는 분
- 머신러닝에 적용되는 선형대수 지식을 밀도있게 제대로 학습해보고 싶었던 분
- 수학적 엄밀함보다는 직관적인 원리이해를 추구하시는 분

Untitled-2 선수지식

고등학교 수학지식
열린 마음과 적극적인 학습의지

Untitled-2 과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

학습목표

머신러닝 및 딥러닝에 자주 쓰이는 선형대수 개념 및 기타 수학적 개념을 이해할 수 있게 된다

Untitled-2 학습 및 참고자료

주교재 : Introduction to linear Algebra (교재가 없으셔도 괜찮습니다.)
참고자료 : 칸 아카데미 선형대수학, 선형대수와 그 응용 , 자체 참고자료 및 보조 학습소스 공유

Untitled-2 운영방식

* 사전학습
- 수강자 전원은 해당범위까지 강의를 듣고 각자 공부를 해서 각 주차별로 제공되는 과제를 풀어옵니다.


* 오프라인 학습
- 매 주차별로 발표자를 정해서 각자 맡은 부분을 발표합니다. (1시간) - (발표자 2~3명)
- 남은 시간동안 과제풀이 및 강의를 들으며 궁금했던 점을 서로 공유하는 시간을 갖습니다.

Untitled-2 커리큘럼
사전학습 / 이론

주차 모임내용 학습자료
1 주차 풀잎스쿨 오리엔테이션 - 향후 방향 설정 논의 및 간단한 선형대수 지식 리뷰 (수강자분들은 1주차 학습자료를 통해 제시된 인트로 및 강의를 한번 살펴보고 오시면 됩니다.) MIT 18.06 Linear Algebra
선형대수강의
2 주차 1. The geometry of linear equations + 2. Elimination with matrices (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
3 주차 3. Matrix operations and inverses + 4. LU and LDU factorization (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
4 주차 5. Transposes and permutations + 6. Vector spaces and subspaces (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
5 주차 7. The nullspace: Solving Ax = 0 + 8. Rectangular PA = LU and Ax = b + 9. Row reduced echelon form (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
6 주차 10. Basis and dimension + 11. The four fundamental subspaces + 13. Graphs and networks (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
7 주차 14. Orthogonality + 15. Projections and subspaces + 16. Least squares approximations (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
8 주차 17. Gram-Schmidt and A = QR + 18. Properties of determinants + 19. Formulas for determinants (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
9 주차 20. Applications of determinants + 21. Eigenvalues and eigenvectors + 22. Diagonalization (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
10 주차 23. Markov matrices + 26. Differential equations + 27. Symmetric matrices (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
11 주차 28. Positive definite matrices + 29. Matrices in engineering + 31. Singular value decomposition (참고자료) 칸 아카데미 선형대수, 소스자료
Untitled-2 퍼실소개
김남균

김남균

빅데이터랩에서 인공지능 공부를 해나가고 있는 대학원생입니다. 인지과학과 UX에 관심이 많아 이 분야에 인공지능을 어떻게 적용할 수 있을지 고민중에 있습니다. 인공지능을 공부하며 수학의 중요성을 크게 깨닫고, 선형대수학을 다시 공부하면서 느낀 나름의 깨달음을 공유하고 같이 더 공부해보고싶어서 강좌를 개설해보았습니다.

월 77,000원 / 3개월 231,000원

2020-01-11 부터 총 11주 진행

모집마감

2019년 12월 20일(금요일) 오후 3시에 모집이 시작됩니다.