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인공지능을 위한 선형대수

주재걸 교수

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인공지능을 위한 선형대수

인공지능을 위한 선형대수

http://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540416/

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1. 들어가기 전에
1. Intro
2. 선형대수의 기초
2. 선형시스템 및 선형변환
1. 선형방정식과 선형시스템
2. 실습 Ⅰ
3. 선형결합
4. 선형독립과 선형종속
5. 부분공간의 기저와 차원
6. 선형변환
7. 선형변환 with Neural Networks
8. 전사함수와 일대일함수
3. Least Square
1. Least Squares Problem 소개
2. Least Squares와 그 기하학적 의미
3. 정규방정식
4. Orthogonal Projection Ⅰ
5. Orthogonal Projection Ⅱ
6. 그람-슈미트 직교화와 QR 분해
7. 실습 Ⅱ
4. 고유값 분해
1. 고유벡터와 고유값
2. 영공간과 직교여공간
3. 특성방정식
4. 대각화
5. 고유값 분해와 선형변환
6. 실습 Ⅲ
7. Further Study
5. 특이값 분해
1. 특이값 분해 Ⅰ
2. 특이값 분해 Ⅱ
3. 고유값 분해와 특이값 분해의 응용
코스를 마치며
1. 코스를 마치며
참고자료
Gilbert Strang's MIT
Khan Academy

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04. 시작합니다! - 커넥트재단

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