비전공자의 인공지능 고군분투기

안녕하세요 오늘은 7강 Solving Ax = 0: Pivot Variables, Special Solutions Space and Nullspace에 대해 배우겠습니다.  Solving Ax = 0: pivot variables, special solutions* Number of piviots = Rank of AThe nullspace of a matrix A is made up of the vectors x for which Ax = 0.행렬 A의 nullspace는 Ax = 0인 벡터 x로 구성된다. (중요한 점은 A행렬은 독립적이지 않다.) our algorithm for computing the nullspace of this matrix uses the method of eliminatio..

안녕하세요 오늘은 MIT Gilbert Strang교수님의 Linear algebra 3강 Multiplication and Inverse Matrices를 공부하도록 하겠습니다. Matrix A multiplying 1. Column Combination행*열의 곱을 원소별 계산으로 정리할 수 있다. (대부분은 벡터로 표현)If they are square, they have got to be the same.If they are rectangular, they are not the same size.here goes A, again, times B producing C.A times a vector is a combination of the columns of A.because the columns ..

안녕하세요, "비전공자의 인공지능 고군분투기" First man입니다. 오늘은 제가 석사과정을 밟기 위해 공부하였던 선형대수학에 대해 작성하고자 합니다. 대학원 컨텍 시에, UNIST 교수님께서 들으라고 말씀하셨던 Gilbert Stang 교수님의 MIT Linear Algebra 강의는 많은 인공지능 학석사 분들이 기초를 다지거나다시 한 번 선형대수학을 공부할 때 굉장히 유용한 강의로 평가받고 있습니다. 따라서 석사과정을 밟고 있는 저도 매주 수업시간에 해당 강의로 퀴즈를 보고 있습니다. 교수님께서 말씀하시길 "선형대수학은 시간이 지나면 잊혀지기 때문에 3~4번은 지속적으로 공부를 해줘야 한다." 라고 말씀하신 만큼 인공지능 석사 진학을 희망하시는 분,비전공인데 어디서 부터 시작해야 할 지 막막하신 분..