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강좌소개
[수업내용]
본 강의에서는 수학적인 기초가 다소 부족한 학생들도 행렬과 벡터에 친숙해져 빅데이터와 인공지능을 학습하기위한 기본적인 이론을 이해할 수 있도록 합니다.
[학습목표]
1. 행렬과 벡터의 연산에 사용되는 수학적 표현을 이해하고 계산할 수 있다.
2. 연립선형방정식을 풀이할 수 있다.
3. 벡터공간을 이해하고 설명할 수 있다.
[연계과목]
머신러닝 빅데이터 분석
홍보/예시 영상
[강의계획서]
1주차 선형대수학의 개요
선형대수학이 응용되는 분야를 이해하고 간단한 행렬과 벡터, 선형의 의미를설명할 수 있다.
l 1차시: 선형대수학의 응용
l 2차시: 기본적인 수학 개념
l 3차시: 선형대수학의 범위
l 학습활동: 토론
2주차 선형방정식
가우스-조단 소거법을 이용해 연립선형방정식을 풀이할 수있다.
l 1차시: 연립선형방정식
l 2차시: 연립선형방정식의 풀이법
l 3차시: 선형방정식 프로그래밍 실습
l 학습활동: 퀴즈
3주차 행렬
역행렬과 특별한 행렬들의 의미를 이해하고 설명할 수 있다.
l 1차시: 행렬의 연산
l 2차시: 역행렬
l 3차시: 특별한 행렬
l 학습활동: 과제
4주차 역행렬
기본행연산을 이용해 역행렬을 구할 수 있으며 LU분해를 이해하고 계산할 수있다.
l 1차시: 역행렬의 계산
l 2차시: 역행렬의 활용
l 3차시: LU 분해
l 학습활동: 퀴즈
5주차 행렬식
행렬식의 의미를 이해하고 계산할 수 있으며 행렬식을 활용할 수 있다.
l 1차시: 행렬식
l 2차시: 행렬식의 성질
l 3차시: 행렬식의 기하학적 의미와 활용
l 학습활동: 퀴즈
6주차 벡터
벡터의 의미를 알고 계산할 수 있으며 벡터공간과 기저의 의미를 설명할 수 있다.
l 1차시: 벡터
l 2차시: 벡터의 연산
l 3차시: 벡터공간
l 학습활동: 퀴즈
7주차 벡터의 내적과 외적
벡터의 내적과 외적의 의미를 이해하고 계산할 수 있으며 기하학적인 의미를 설명할 수 있다.
l 1차시: 벡터의 내적
l 2차시: 벡터의 외적
l 3차시: 벡터와 기하학
l 학습활동: 퀴즈
8주차 총괄평가(시험)
[이수/평가정보]
l 퀴즈 : 20%
l 과제 : 30%
l 총괄평가(시험) : 50%
※ 60점 충족 시 이수증 발부
강좌 수준 및 선수요건
- 특별한 선수 요건 없음
교재 및 참고문헌
[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.
강좌운영진
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김경호 교수■ 소속 : 고려사이버대학교 미래학부 인공지능 전공 교수
■ 학력 : 서울대학교 자연과학대학 박사 수료
■ 현) 고려사이버대학교 미래학부 인공지능 전공 교수
■ 전) 하반기 고려사이버대학교 멘토링 프로그램 멘토
■ 전) University of Waterloo 장기연수 (Hydrogeology modelling & Genetic Algorithm)
■ E-mail : uptown@cuk.edu
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지화진 튜터■ 소속 : 고려사이버대학교 매치업 과정 튜터
■ 학력 : 연세대학교 평생교육경영 석사과정
■ E-mail : 3hjin@naver.com