[2022] 인공지능을 위한 선형대수학

[2022] 인공지능을 위한 선형대수학 Certificate

Class Introduction

강의 소개 및 개요입니다.

성명	이일구	소속기관	팜캐드
과목명	인공지능을 위한 선형대수학	강의시간	4시간
학습목표	인공지능을 위한 기초수학인 선형대수학을 학습한다. 선형대수학에서는 간단한 스칼라, 벡터, 텐서의 정의 행렬연산, 행렬식, 아이겐밸류, 행렬분해 등을 배운다. 그리고 실제 코딩을 통해 이론에서 실습까지 진행한다.

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목	-
참고자료	Deep Learning (Ian Goodfellow, et. al.)
준비사항	Anaconda 환경, jupyter notebook 환경

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Course Introduction

인공지능을 위한 선형대수학 강의 과정입니다.

1	선형대수학의 기초 1 - 스칼라, 벡터, 텐서가 무엇인지 - 행렬곱 (matrix multiplicatrion)을 어떻게 하는지 - Linear combination, Linear transformation이 무엇인지 그리고 실제로 어떻게 인공지능에서 쓰이는지 알아본다.
2	선형대수학의 기초 2 - Transpose, Trace, Orthogoanl 등의 개념을 배운다. - Inverse matrix, determinant 등의 개념을 배운다.
3	선형대수학의 기초 3 - Eigenvalue, Eigenvector가 무엇인지 - Eigenvalue, Eigenvector를 실제로 어떻게 계산하는지 - Diagonalization이 무엇인지 Eigendecomposition을 어떻게 하는지 알아본다.
4	선형대수학의 기초 4 - Singular value decomposition에 대해서 알아본다.
5	선형대수학의 기초 1~4 에서 배운 이론에 대한 실습

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