기초 선형대수학으로 AI 뉴비 탈출하기

임진우
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기초 선형대수학으로 AI 뉴비 탈출하기

안녕하세요, 저는 뉴비를 위한 기초 선형대수학 프로젝트를 빌드한 임진우입니다. 이 글에서는 2024년 상반기 제가 진행할 프로젝트에 대해서 간단히 소개하는 시간을 가져볼까 합니다.

뉴비를 위한 기초 선형대수학 프로젝트는 뭔가요?

딥러닝은 모델을 최적화하고 속도를 높이기 위해 다양한 수학적 개념을 활용합니다.

이러한 최적화를 잘 하려면, 수학적인 지식이 견고해야 합니다.

정확히는 미적분학, 선형대수학, 벡터 미적분학, 확률 변수와 랜덤 프로세스 등등, 수많은 수학이 딥러닝에 쓰이고 있습니다!

이 스터디는 선형대수학의 기초를 다루며, 주요 개념으로는 선형 함수와 affine 함수, 그리고 벡터와 행렬을 배웁니다.

또한 기초적인 분류 모델과 회귀 모델을 어떻게 만드는지도 배웁니다.

어떤 강의를 듣나요?

주강의는 인하대학교 김종한 교수님의 강의입니다.

또한 보조 강의로는 혁펜하임님의 선형대수학 강의Stephen Boyd 교수님의 온라인 강의를 듣습니다.

*가짜연구소 8기에서 진행되는 프로젝트는 계획표)를 참고해주세요.

어떤 책을 사용하나요?

정말 감사하게도, Stephen Boyd 교수님이 책을 온라인에 무료로 배포하였습니다.

다운로드 링크

빌더 소개

안녕하세요. 저는 인하대학교 항공우주공학과에 현재 재학중인 임진우라고 합니다.

저는 드론을 활용한 최적 제어에 관심이 있으며, 이를 위한 선형대수학에 대해서 제 지식이 많이 부족하다고 느껴 스터디를 개설하게 되었습니다.

부족하지만 열심히 활동해보겠습니다.

프로젝트 계획

  • 출석체크를 위해 실명으로 참여 부탁드립니다.

  • 이 스터디는 매주 정해진 강의 1강을 듣고, 발표자가 그 내용을 요약하여 발표하는 방식으로 진행됩니다.

  • 보조 발표자는 VMLS 책 또는 김종한 교수님의 홈페이지에 업로드 된 문제에서 해당 주차의 문제들을 선택하며, 나머지 참가자들은 이 문제들을 1주일 동안 풀어옵니다. 4~7문제 정도 선택하면 됩니다.

  • 보조 발표자는 문제를 선택하고, 문제에 대한 풀이를 무조건 발표 1주 후에 업로드 해야 합니다.

  • 보조 발표자를 제외한 나머지는 문제를 풀지 않으셔도 됩니다. 그러나 푸는 것을 권장 드립니다.

  • 대학 시험 기간과 공휴일에는 휴강하며, 발표자의 긴급한 개인 사정으로 참여할 수 없을 때도 휴강합니다.

주차별 목표

기본적으로 청강이 가능합니다.

중간에 대학교 시험기간이 있을 경우 휴강을 할 수도 있습니다.

또한 발표자가 긴급한 사정이 생길 경우 휴강을 할 수도 있습니다.

주차 내용
1주차 아이스브레이킹
2주차 Vectors and Linear Combination
3주차 Linear functions and Affine function
4주차 Norm and distance
5주차 Standard deviation, angle
6주차 Linear independence, basis, orthogonal vectors, orthonormal vectors
7주차 Gram-Schmidt algorithm, QR factorization
8주차 Matrices
9주차 Matrix vector multiplication
10주차 Matrix examples
11주차 Linear equations
12주차 Linear dynamical systems
13주차 Matrix multiplication
14주차 Matrix inverses
15주차 Farewell 종강
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/ 1-7기 / 로켓같은 삶

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