AI 비전공자를 위한 기초 수학 1 선형대수학

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카이스트에서 제공하는 무료 강의입니다.

카이스트에서는 KAIST-ON 이라는 온라인 교육 플랫폼을 제공합니다.

추가적으로 해당 강의를 듣기 전이나 후에 이 강의를 듣는 것도 추천드립니다.

https://youtube.com/playlist?list=PLkoaXOTFHiqhVDo0nWybNmihCP_4BjOFR&si=EJQTkONY2Y2zpXiM

KAIST-ON 소개

KAIST 온라인 교육: 우수성을 향한 길

KAIST는 교육이 삶과 커리어를 변화시킬 수 있는 힘을 믿습니다. 학생, 직장인, 또는 세상에 관심이 많은 사람이라면 누구나 저희 온라인 교육 플랫폼을 통해 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있는 유연성과 접근성을 누릴 수 있습니다. 저희의 포괄적인 프로그램을 통해 어디에 있든 목표 달성에 필요한 지식과 기술을 습득할 수 있습니다.

모든 학습자를 위해 설계된 프로그램
우리는 학습자들의 다양한 요구에 맞춰 다양한 프로그램을 제공합니다.

마이크로디그리
저희 마이크로디그리 프로그램을 통해 KAIST 입학 전에 대학원 수준의 학점을 취득할 수 있습니다. 이 온라인 과정을 이수하면 KAIST 대학원 입학 시 학점 인정을 신청할 수 있습니다. 국내 및 해외 유학생 모두를 위해 설계된 이 프로그램은 학업 여정을 발전시킬 수 있는 훌륭한 기회입니다. 모든 과정은 영어로 진행되며, 교수진과 과정 운영진의 도움을 받아 학습을 진행할 수 있습니다.

KAIST 공개 온라인 강좌(KOOC)
KAIST 공개 온라인 강좌(KOOC)는 KAIST 교육과정에 대한 무료 접근을 제공하는 지식 기부 채널입니다. 예비 학생이든 KAIST의 교육과정에 관심이 있는 학생이든, KOOC를 통해 자신의 속도에 맞춰 다양한 과목을 탐색할 수 있습니다. KOOC 강좌는 한국어로 제공되며, 퀴즈 및 강사와의 질의응답 시간 등 상호작용적인 요소를 포함하고 있습니다.

마이크로 러닝
저희 마이크로 러닝 프로그램은 짧고 집중적인 수업을 선호하는 바쁜 학습자를 위해 설계되었습니다. 각 모듈은 약 10분 분량이며, 특정 학습 목표를 다루므로 일정에 맞춰 학습할 수 있습니다. 영어와 한국어로 제공되는 이 과정은 특정 주제에 대한 지식을 향상시킬 수 있는 유연한 방법을 제공합니다.

브리지 프로그램
브리지 프로그램은 KAIST 학부생 예비 등록생을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 온라인 프로그램은 일반물리학, 미적분학, 화학 등의 기초 과목을 제공하여 학생들이 대학 진학을 준비할 수 있도록 돕습니다. 영어로 진행되는 이 프로그램은 대학 진학 준비 수준의 수업을 제공하며, 선택 과목 학점 취득도 가능합니다.

우리는 STEM 프로그램입니다
직원의 역량 강화를 원하는 기업과 기관을 위해 Biz STEM 프로그램은 KAIST의 학문적 우수성을 활용할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 이 파트너십 프로그램을 통해 기업은 직원들에게 해당 산업 분야와 관련된 맞춤형 교육을 제공할 수 있습니다. 모든 교육 과정은 영어와 한국어로 제공되며, 맞춤형 학습 관리 옵션도 제공됩니다.

플랫폼 접속 주소: https://online.kaist.ac.kr/

AI 비전공자를 위한 기초 수학 1 선형대수학

강의를 검색하여 무료 등록을 하면 바로 수강을 시작할 수 있습니다.

주소는 아래와 같습니다.

https://online.kaist.ac.kr/courses/66d16fb98004c3e1b006ae60

AI 비전공자를 위한 기초 수학입니다. 쉽고 재미있게 배울 수 있는 선형대수학 강좌이니 많은 관심 부탁드립니다. 강좌의 퀴즈도 풀고, 조교님과 질의응답도 진행하시고, 이수증도 받으시려면 반드시 수강신청을 하시고 강좌를 수강해주세요. 감사합니다.

강의 목차
Week 1: Introduction of AI
Week 2: Introduction of Linear Algebra
Week 3: Low operation and Linear Combination
Week 4: Linearly Independent & Inverse of a Square Matrix
Week 5: Determinant of Square Matrix and Eigenvalue Problem
Week 6: Diagonalisation Problem & 응용분야

1주차
Introduction of AI - 1
15:09

Introduction of AI - 2
13:07

Introduction of AI - 3
10:52

Introduction of AI - 4
14:02

Introduction of AI - 5
14:33

2주차

Introduction of Linear Algebra - 1
18:40

Introduction of Linear Algebra - 2
16:57

Introduction of Linear Algebra - 3
22:47

Introduction of Linear Algebra - 4
12:11

3주차

3장의 처음에는 2장에서 배웠던 기초를 복습합니다. 여기부터 보시고 앞의 내용을 볼지 안볼지 결정하셔도 됩니다.

Row operation and Linear Combination - 1
10:22

Row operation and Linear Combination - 2
15:03

Row operation and Linear Combination - 3
15:44

Row operation and Linear Combination - 4
08:48

4주차

Linearly independent & inverse of a square matrix-1
13:16

Linearly independent & inverse of a square matrix-2
12:25

Linearly independent & inverse of a square matrix-3
12:26

Linearly independent & inverse of a square matrix-4
13:33

5주차

Determinant of Square Matrix and Eigenvalue Problem-1
16:21

Determinant of Square Matrix and Eigenvalue Problem-2
12:02

Determinant of Square Matrix and Eigenvalue Problem-3
13:57

Determinant of Square Matrix and Eigenvalue Problem-4
12:29

6주차

Diagonalisation problem & 응용분야-1
12:19

Diagonalisation problem & 응용분야-2
12:11

Diagonalisation problem & 응용분야-3
09:38

Diagonalisation problem & 응용분야-4
14:34