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# 重学线性代数
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## 你将获得
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* 完整实用的线性代数知识框架
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* 通俗易懂的线性代数讲解方式
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* 9 个机器学习线代核心点详解
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* 线代在 3 大领域的实际应用
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## 讲师介绍
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朱维刚，日世集团数字化事业部总经理，前阿里云资深产品与技术专家，微软人工智能金牌讲师，长期专注于云计算和大数据领域，自2006年开始从事机器学习相关工作，基本上每天都在跟“数学”打交道。他拥有多年海外工作经验，曾带领国际团队主导比利时电信云BeCloud，以及新加坡政府云G-Cloud的建设工作，目前致力于建筑行业中的数字孪生工作。
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## 课程介绍
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线性代数是计算机很多领域的基础。比如，如何让3D图形显示到二维屏幕上？这是线性代数在图形图像学中的应用。如何提高密码被破译的难度？这个密码学问题，用线性代数中的有限向量空间可以很好地解决。
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那你还记得自己第一次接触“线性代数”这门课时，脑子里在想什么吗？是不是满脑子“问号”？
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* 线性代数研究的到底是什么问题？
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* 为什么要学向量、行列式、矩阵这些概念？
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* 为什么我解个线性方程组要花个把小时，最后还解错了？
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* 矩阵的运算规则为什么要这么定义？
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* ……
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不只是你，我相信很多人都没搞清楚这些问题。因为大多数讲线性代数的图书都是这样讲的：一上来就给定义，说推导过程，既不告诉你为什么要去学习这个概念，也没有告诉你它有哪些应用场景，容易让人一头雾水。
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所以朱维刚老师从自己的学习经验出发，从底层基础概念开始，一步步循序渐进到应用实践，以自下而上的方式来进行讲解的同时，补充理论有关的实践讲解，在帮你搭建起线性代数知识体系的同时，获得螺旋式上升的学习效果。
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## 课程设计
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课程共分两个模块，分别为基础篇和应用篇。
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**基础篇**主要讲线性代数的理论基础。从最简单、也是你最熟悉的线性方程组说起，在这基础上引出向量和矩阵，通过矩阵来解线性方程组的不同方法。并在向量和矩阵的基础上讲线性空间，因为在实践中，更多的是对集合的操作，也就是对线性空间的操作。最后讲解析几何，因为它使得向量从抽象走向了具象，让向量具有了几何含义。
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**应用篇**结合线性代数的基础理论，讲解线性代数在计算机科学中的应用。有了之前的基础后，你再来看应用实践就会觉得简单很多。当内容涉及一些线性代数以外的其他数学领域时，课程也会给予一定说明。
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## 课程目录
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## 特别放送
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#### 免费领取福利
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[](https://time.geekbang.org/article/427012)
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#### 限时活动推荐
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## 订阅须知
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