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머신러닝을 위한 고급 선형대수학 진행중 이수증
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머신러닝을 위한 고급 선형대수학
참여기관 목록
강좌소개
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 머신러닝을 위한 선형대수 | 1-1 | 벡터공간과 부분공간 | 퀴즈 |
1-2 | 벡터공간의 기저 | |||
1-3 | 선형사상 | |||
1-4 | 머신러닝에서 행렬의 의미 I (데이터 모음으로써 행렬) | |||
1-5 | 머신러닝에서 행렬의 의미 II (선형 사상으로써의 행렬) | |||
2 | 내적 공간 | 1-1 | 내적 공간 | 퀴즈 및 과제 |
1-2 | 부분 공간 위로의 정사영 | |||
1-3 | 그람-슈미트 직교화 과정, 일반적인 내적공간 | |||
1-4 | 행렬의 QR 분해와 하우스홀더 알고리즘 | |||
1-5 | 최소제곱법 | |||
3 | 행렬의 대각화와 활용 | 1-1 | 고윳값과 고유벡터 | 퀴즈 |
1-2 | 행렬의 대각화 | |||
1-3 | 실수 행렬의 직교 대각화 | |||
1-4 | 양의 정부호 행렬과 양의 준정부호 행렬 | |||
1-5 | 양의 정부호 행렬 판정법 | |||
4 | 행렬의 분해 | 1-1 | LU 분해 | 퀴즈 및 토론 |
1-2 | PLU 분해와 활용 | |||
1-3 | 우드버리 등식 | |||
1-4 | 셔먼-모리슨 공식 | |||
1-5 | 숄레스키 분해 | |||
5 | 행렬의 특잇값 분해 | 1-1 | 특잇값 분해 | 퀴즈 및 토론 |
1-2 | 데이터 모음으로써 행렬에 대한 특잇값 분해 | |||
1-3 | 특잇값 분해를 이용하여 작은 계수의 행렬로 근사시키기 | |||
1-4 | 유사 역행렬 | |||
1-5 | 행렬의 특잇값 분해에 대한 수치적 알고리즘 | |||
6 | 다변수 (벡터) 함수의 미분 | 1-1 | 다변수 (벡터)함수 미분 복습 | 퀴즈 |
1-2 | 행렬 미분 표기법을 이용한 미분 연습 | |||
1-3 | 예제를 통한 연쇄법칙 연습 | |||
1-4 | 다변수 함수의 테일러 전개와 응용 | |||
1-5 | 다변수 함수의 극값에 대한 이계도함수 판정법 | |||
7 | 볼록 최적화 기초 | 1-1 | 볼록집합과 볼록함수 | 퀴즈 |
1-2 | 버금 미분(subgradient)과 볼록성 | |||
1-3 | 헤시안 행렬을 이용한 함수의 볼록성 판별 | |||
1-4 | 볼록 함수의 최솟값 | |||
1-5 | 미분가능한 볼록함수의 최솟값을 제한 조건하에서 구하려면? | |||
8 | 총괄평가 | |||
강좌운영진
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하길찬 교수현) 세종대학교 수학통계학과 교수
전공: 함수해석학, 암호학, 양자정보이론
서울대 수학 박사
서울대 수학 석사
서울대 수학 학사
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문경환 (학습지원)
문의 : mathholic409@gmail.com
자주묻는질문
Q 강좌 이수 기준이 어떻게 되나요?
A 이수 기준 총점 60점 이상입니다.
Q 평가 계획이 궁금합니다.
A △퀴즈(매주, 40%) △과제(1회, 10%) △총괄평가(1회, 50%)
기타·문의처
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