[선형대수]_05. 벡터 소개 (역사, 정의 및 표현법, 종류, 기저, Norm)

딥러닝을 배울 때 꼭 필요한 "딥러닝 수학" 강의 시리즈 입니다.
딥러닝을 이해하기 위해서는 1) 확률, 2) 미분, 3) 선형대수를 알아야 합니다.
이번 강의는 선형대수(Linear Algebra) 가장 큰 덩어리인 Matrix(행렬)과 Vector(벡터) 중에서 벡터에 대한 내용을 처음으로 진입하는 강의입니다.
벡터 내용에 대한 Overview 또는 Orentation 이라고 생각하면 될 것 같습니다.
1. 벡터가 왜 태어났는지 역사를 먼저 살펴봅니다.
2. 벡터를 바라보는 물리적 관점, 수학적 관점, 그리고 인공지능/빅데이터 관점에 대해 설명합니다.
3. 벡터를 어떻게 정의하고 표현(representation)하는지 살펴봅니다.
4. 벡터의 종류에 대해 살펴봅니다.
5. 벡터의 근간을 이루는 Basis (기저) 벡터에 대해 개략적 내용을 설명합니다.
6. 벡터의 크기를 표현하는 Vector Norm (놈)에 대한 개념을 설명합니다.
딥러닝 수학 시리즈 관련된 모든 동영상 링크, PPT 슬라이드, 소스코드는 아래 링크에서 다운로드 받을 수 있습니다.
ㅇ강의자료: github.com/kaf...

[@Iliveinsoul]

딥러닝에서 필요한 핵심수학을 정말쉽게 설명주셔서 감사합니다. 선형대수 왜배우나 했는데 다이유가있었네요

[@alswp0404]

교수님 정말 잘 보고 있습니다. 학부시절 새로운 지식을 습득하며 어렵지만 한편으론 즐거웠던 시절이 있었는데 막상 현업으로 개발일을 하다보니 그저 프레임워크 지식만 얼추 늘려도 짤리지 않겠다는 안일함에 잠시 잊고살았습니다. 교수님 강의 두어편 보고나니 다시 타오르는 무언가가 생긴 것 같아 다시 예전 수학책부터 복습중에 있습니다. 너무 쉽게 잘 설명하셔서 교수님께 배우는 학생들이 부러워지네요. 오래사시고 건강하세요.

[@kafa46]

현업 개밯자님께서 봐주셔서 영광입니다. 기초 체력이 롱런 입니다 ~ 부족한 강의 들어주셔서 감사합니다 ^^