"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.

[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.

✅ 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