강좌 정보
| 강좌 범위 | "인공지능, 데이터 과학, 응용수학의 핵심 기반이 되는 선형대수학 역량을 다집니다." 1. 선형대수학 기초 및 연립일차방정식 m*n차 연립일차방정식과 행렬의 연관성을 파악하고 가우스 소거법, LU 분해를 학습합니다. 행렬식의 정의와 성질을 이해하고, 크레머 규칙을 이용한 해법을 익힙니다. 2. 벡터공간, 선형사상 및 내적공간 n차원 실수공간을 기반으로 기저(Basis), 좌표, 행공간·열공간·영공간의 성질을 분석합니다. 선형사상의 행렬 표현과 기저 변환, 닮음 행렬의 이론을 심도 있게 탐구합니다. 내적공간에서의 그람-슈미트 직교화 과정, QR 분해 및 데이터 해석 최적화를 위한 최소제곱법을 배웁니다. 3. 고유값, 대각화 및 행렬 분해 심화 행렬의 구조적 특성을 결정하는 고유값과 고유벡터를 정의하고, 행렬의 대각화와 이차형식을 학습합니다. 양의 정부호 행렬의 특성과 촐레스키 분해 등 전공 심화 및 현업 응용에 필요한 연산 능력을 구축합니다. |
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| 강좌 특징 | [강좌특징] 1) 유기적 개념 연결 및 맥락 이해: 단순한 개념 나열을 넘어, 각 단원의 정의와 주요 이론을 체계적으로 연계하여 선형대수학의 흐름을 하나의 큰 그림으로 파악하도록 돕습니다. 2) 실용적 문제 해결 능력 배양: 추상적으로 느끼기 쉬운 벡터공간과 대각화 이론이 실제 예제와 연습문제 풀이에 어떻게 적용되는지 단계별 과정을 통해 증명합니다. 3) 데이터 과학 맞춤형 심화 포함: 알고리즘과 수치해석의 뼈대가 되는 QR 분해, 최소제곱법, 촐레스키 분해 등 컴퓨터 공학 및 융합 과학에 필수적인 주제를 밀도 있게 다룹니다. 4) 명쾌하고 깊이 있는 교수법: 대학 선형대수학 과정을 전담해 온 임계수 교수님의 정밀한 판서와 논리적 설명으로 복잡한 증명 과정도 쉽게 이해할 수 있습니다. [수강생 FAQ] Q1. 선형대수학을 처음 배우는 초보자도 수강할 수 있나요? A. 네, 물론입니다. 본 강의는 선형대수학의 기초가 되는 연립일차방정식과 행렬의 기본 연산부터 차근차근 시작하므로, 선형대수학을 처음 접하거나 기본기를 다시 세우고자 하는 학생 모두 충분히 소화할 수 있도록 구성되어 있습니다. Q2. 이 강의를 수강하기 위해 필요한 선수 과목이나 지식이 있나요? A. 대학 기초 수학 또는 일변수 미분적분학에 대한 기본적인 수식 연산 감각이 있다면 수강에 큰 어려움이 없습니다. 벡터나 행렬의 추상적인 정의는 강의 진행 중 원리부터 상세히 유도해 드립니다. Q3. 이 강의를 통해 얻은 지식은 어떤 분야에 활용될 수 있나요? A. 선형대수학은 현대 인공지능, 빅데이터 해석, 머신러닝 알고리즘, 컴퓨터 그래픽스, 금융공학, 암호학 등 이공계 및 융합과학의 거의 모든 그래디언트 분야에서 필수적인 수학적 연산 도구로 활용됩니다. Q4. 강의는 이론 위주인가요, 문제풀이 위주인가요? A. 본 강의는 '이론 정리와 문제풀이'의 균형을 유지합니다. 각 단원의 핵심 정의를 엄밀하게 학습한 직후, 이를 대입하고 응용할 수 있는 예제와 단원별 연습문제 풀이를 상세히 진행하여 실전 시험 적응력을 구축합니다. Q5. 강의 자료나 교재는 따로 제공되나요? A. 본 강의는 교수님의 체계적인 판서와 핵심 커리큘럼 요약을 기본 바탕으로 진행됩니다. 수강 시스템을 통해 주요 개념을 복습하고 연습문제를 풀이하며 실전 감각을 효과적으로 다질 수 있습니다. [BEST 수강후기] ⭐ 강의 정말 너무 잘하셔서 이해가 잘 됐어요. 다른 수학 과목도 배우고 싶어요. 교수님 덕분에 공부를 수월하게 할 수 있었어요. ⭐ |
| 수강 대상 | ✅ 대학 2학년 과정의 선형대수학(Linear Algebra)을 수강하며 학점 관리가 필요한 이공계열 학생 ✅ 계산학, 암호학, 금융수학, 인공지능 등 데이터 해석을 위한 최적화 기법을 공부하고자 하는 전공자 ✅ 단순 공식 암기를 넘어 벡터공간, 선형사상, 내적공간의 성질을 논리적으로 이해하고 싶은 학습자 ✅ 다양한 예제와 연습문제 풀이를 통해 행렬 분해 및 대각화 이론의 실전 적용력을 키우고 싶은 학생 ✅ 전공 수식을 수학적인 사고 체계로 분석하고 스스로 유도하여 문제 접근 방식을 알고자 하는 모든 학부생 |

























