Channel Avatar

์ˆ˜ํ•™์ฑ„๋„ ์‘คํŠœ๋ธŒ @UC3hr2KDGoW9ivF9hVmxmn7Q@youtube.com

21K subscribers - no pronouns :c

์ˆ˜ํ•™๊ต์œก&์ปด๊ณต ๋ณต์ „์ƒ ์ถœ์‹  IT๊ฐœ๋ฐœ์ž. ๋Œ€ํ•™์ˆ˜ํ•™์€ ์—ฌ๊ธฐ์„œ! ์ˆ˜ํ•™์œผ๋กœ ๋†€์ž! ์ˆ˜ํ•™์ฑ„๋„ ์‘คํŠœ๋ธŒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค! ํ˜„์žฌ ์ •๊ธฐ


44:16
๊ตฌ๊ธ€ ์ฝ”๋žฉ์œผ๋กœ ๋”ฐ๋ผํ•˜๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ž…๋ฌธ 2๊ฐ•: ํ‰๋ฉด๋ชจ๋ธ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๋‹ค๋ณ€์ˆ˜ ๋ชจ๋ธ ํ•™์Šต [์‘คํŠœ๋ธŒ]
31:39
๊ตฌ๊ธ€ ์ฝ”๋žฉ์œผ๋กœ ๋”ฐ๋ผํ•˜๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ž…๋ฌธ 1๊ฐ•: ์ง์„ ๋ชจ๋ธ ๋ฐ ๊ฒฝ์‚ฌํ•˜๊ฐ•๋ฒ• [์‘คํŠœ๋ธŒ]
02:06
[์ˆ˜ํ•™์ฑ„๋„์˜ ์ผ์ƒ] ์‘คํŠœ๋ธŒ์˜ ํ๋ธŒ ๋งž์ถ”๊ธฐ 1ํšŒ์ฐจ
13:02
์ •์ˆ˜๋ก  22๊ฐ•: ๊ฐ€์šฐ์ŠคํŒ์ •๋ฒ•(1) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
23:17
์ •์ˆ˜๋ก  3๊ฐ•: ์‚ฐ์ˆ ์˜ ๊ธฐ๋ณธ์ •๋ฆฌ ์กด์žฌ์„ฑ (ํ•œ๊ธ€์ž๋ง‰) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
16:52
์ •์ˆ˜๋ก  21๊ฐ•: ๋‹คํ•ญ ํ•ฉ๋™๋ฐฉ์ •์‹์˜ ํ•ด์˜ ๊ฐœ์ˆ˜[์‘คํŠœ๋ธŒ]
28:47
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 93๊ฐ•: ์น˜ํ™˜ (2) (Permutation)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
25:19
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 92๊ฐ•: ์น˜ํ™˜(Permutation)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
06:07
๋ฏธ์ ๋ถ„ํ•™ 3๊ฐ•: ์ขŒ๊ทนํ•œ๊ณผ ์šฐ๊ทนํ•œ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:31
๋ฏธ์ ๋ถ„ํ•™ 2๊ฐ•: ํ•จ์ˆ˜์˜ ๊ทนํ•œ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
08:20
๋ฏธ์ ๋ถ„ํ•™ 1๊ฐ• ๋ณด์ถฉ๊ฐ•์˜ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
24:36
๋ฏธ์ ๋ถ„ํ•™ 1๊ฐ•: ๊ทนํ•œ์˜ ์—„๋ฐ€ํ•œ ์ •์˜ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
22:31
์ •์ˆ˜๋ก  20๊ฐ•: ์˜ค์ผ๋Ÿฌ ํŒ์ •๋ฒ•(Euler's criterion) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:16
์ •์ˆ˜๋ก  19๊ฐ•: ์ด์ฐจ์ž‰์—ฌ์™€ ๋ฅด์žฅ๋“œ๋ฅด ๊ธฐํ˜ธ(Quadratic residue and Legendre symbol)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
06:45
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 91๊ฐ• ๋ณด์ถฉ๊ฐ•์˜ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
21:42
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 91๊ฐ•: ์ด์ฐจ ํ˜•์‹ (2) (Quadratic form)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
15:37
์ •์ˆ˜๋ก  18๊ฐ•: ๊ณต๊ฐœํ‚ค ์•”ํ˜ธ ์˜ˆ์ œ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
14:54
์ •์ˆ˜๋ก  17๊ฐ•: ๊ณต๊ฐœํ‚ค ์•”ํ˜ธ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:24
์ •์ˆ˜๋ก  16๊ฐ•: n์ฐจ ํ•ฉ๋™๋ฐฉ์ •์‹[์‘คํŠœ๋ธŒ]
14:02
์ •์ˆ˜๋ก  15๊ฐ•: ์—ฐ์†์ œ๊ณฑ๋ฒ•(Successive squaring)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
11:11
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 90๊ฐ•: ์ด์ฐจํ˜•์‹ (1) (Quadratic Forms)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
20:10
์ •์ˆ˜๋ก  14๊ฐ•: ์ค‘๊ตญ์ธ ๋‚˜๋จธ์ง€ ์ •๋ฆฌ์™€ ์˜ค์ผ๋Ÿฌ ํ”ผ ํ•จ์ˆ˜(Chinese remainder theorem and Euler's phi function)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
14:20
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 89๊ฐ•: ์‹ค์ˆ˜ ๋‚ด์  ๊ณต๊ฐ„(real inner product space) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
01:14:15
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 62~67๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
01:02:44
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 77~80๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
01:16:42
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 81~85๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
56:46
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 68~72๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
55:10
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 73~76๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
56:50
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 57~61๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
54:34
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 86~88๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
58:27
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 40~44๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
56:34
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 48~52๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
54:02
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 35~39๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
45:56
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 45~47๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
47:05
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 53~56๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
01:12:34
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 9๊ฐ•~15๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
53:10
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 30๊ฐ•~34๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
58:29
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 21๊ฐ•~25๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
57:49
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 16๊ฐ•~20๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
50:02
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 26๊ฐ•~29๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
01:32:22
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 1๊ฐ•~8๊ฐ• ํšŒ์›์ „์šฉ ๋ชฐ์•„๋ณด๊ธฐ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
20:34
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 88๊ฐ•: ๋‚ด์ (Inner Product) (ํ•œ๊ธ€ ์ž๋ง‰) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
13:19
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 87๊ฐ• ๋ณด์ถฉ๊ฐ•์˜ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
11:31
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 87๊ฐ•: ์˜์‚ฌ์—ญํ–‰๋ ฌ(Pseudo inverse)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
09:09
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 86๊ฐ•: ํŠน์ž‡๊ฐ’ ๋ถ„ํ•ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์†์‹ค ์ด๋ฏธ์ง€ ์••์ถ• ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
13:44
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 85๊ฐ•: ํŠน์ž‡๊ฐ’ ๋ถ„ํ•ด ์ผ๋ฐ˜ํ™”[์‘คํŠœ๋ธŒ]
11:43
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 84๊ฐ•: ํŠน์ž‡๊ฐ’ ๋ถ„ํ•ด ์˜ˆ์ œ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
14:54
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 83๊ฐ•: ํŠน์ž‡๊ฐ’ ๋ถ„ํ•ด(SVD)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
16:05
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 82๊ฐ•: ๊ณ ์œ ๊ฐ’ ๋ถ„ํ•ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€ ์†์‹ค ์••์ถ•(Eigen Value Decomposition) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
20:06
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 81๊ฐ•: ์ง๊ต๋Œ€๊ฐํ™”ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•(orthogonal diagonalizing) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:39
์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ 1๊ฐ•: python ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•๊ณผ ๊ธฐ๋ณธ์—ฐ์‚ฐ ๋ถ„์„๋ฒ• [์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:56
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 80๊ฐ•: ์ง๊ต๋Œ€๊ฐํ™”๊ฐ€๋Šฅ(orthogonal diagonalizability)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
18:16
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 79๊ฐ•: ์ผค๋ ˆ์ „์น˜์™€ ๋Œ€์นญํ–‰๋ ฌ(conjugate transpose & symmetric matrix)[์‘คํŠœ๋ธŒ]
06:09
LinearAlgebra: Lossy image compression using eigenvalue decomposition [์‘คํŠœ๋ธŒ]
14:15
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 78๊ฐ•: ์ง๊ตํ–‰๋ ฌ์˜ ์„ฑ์งˆ[์‘คํŠœ๋ธŒ]
10:46
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 77๊ฐ•: ์ง๊ตํ–‰๋ ฌ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
05:59
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 76๊ฐ• ๋ณด์ถฉ๊ฐ•์˜: rank(AB)=rank(A) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
07:00
์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ 76๊ฐ•: ๋‹ฎ์Œ์˜ ์„ฑ์งˆ (ํ•œ๊ธ€ ์ž๋ง‰) [์‘คํŠœ๋ธŒ]
03:29
2D ๊ฐ•์ฒด ์ถฉ๋Œ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ 3ํƒ„ [์‘คํŠœ๋ธŒ]
02:51
2D ๊ฐ•์ฒด ์ถฉ๋Œ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ 2ํƒ„ [์‘คํŠœ๋ธŒ]