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선형대수로 배우는 빅데이터 이미지

선형대수로 배우는 빅데이터




강좌 소개

수업내용/목표

[수업내용]
선형대수학은 현대수학의 기초가 되는 과목으로 공학, 컴퓨터관련학문,정보통신학,경영학등에서특히중요합니다.또한,빅데이터와인공지능의 학습에서 각종 수식에 활용되는필수적인수학적언어입니다.
본 강의에서는 수학적인 기초가 다소 부족한 학생들도 행렬과 벡터에친숙해져빅데이터와인공지능을학습하기위한기본적인이론을이해할수있도록 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

강좌 운영 계획

[강의계획서]

1주차 선형대수학의 개요

선형대수학이 응용되는 분야를 이해하고 간단한 행렬과 벡터, 선형의 의미를 설명할 수 있다.  

l  1차시 : 선형대수학의 응용

l  2차시 : 기본적인 수학 개념

l  3차시 : 선형대수학의 범위

 

2주차 선형방정식

가우스-조단 소거법을 이용해 연립선형방정식을 풀이할 수 있다.

l  1차시 : 연립선형방정식

l  2차시 : 연립선형방정식의 풀이법

l  3차시 : 선형방정식 프로그래밍 실습

l  학습활동 : 퀴즈

 

3주차행렬

역행렬과 특별한 행렬들의 의미를 이해하고 설명할 수 있다.

l  1차시 : 행렬의 연산

l  2차시 : 역행렬

l  3차시 : 특별한 행렬

l  학습활동 : 과제

 

4주차역행렬

기본행연산을 이용해 역행렬을 구할 수 있으며 LU분해를 이해하고 계산할 수 있다.

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

 

 

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

 

8주차 총괄평가(시험)

 

강좌운영팀 소개

교수자

김경호 professor
김경호 교수
∙소속 : 고려사이버대학교 미래학부 인공지능 전공 교수
∙학력 : 서울대학교 자연과학대학 박사수료
∙주요경력 :
- 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

강좌지원팀

박나린 튜터
박나린 튜터
∙소속 : 고려사이버대학교 매치업 과정 튜터
∙학력 : 성균관대학교 통계학 석사과정
∙E-mail: annie9166@naver.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

[이수/평가정보]

l  퀴즈 : 20%  

l  과제 : 30%  

l  기말고사 : 50%

60점 충족 시 이수증 발부

강좌 수준 및 선수요건

- 특별한 선수 요건 없음

교재 및 참고문헌

[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.

자주 묻는 질문

관련 강좌

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  1. Subject

    Engineering
    (null)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    CYBER UNIVERSITY OF KOREA(matchup)
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    -
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    08week
    (주당 02시간 10분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    17시간 15분
    (12시간 15분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.04.17 ~ 2023.06.18
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.05.08 ~ 2023.07.02
  9. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.
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