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# 重学线性代数
## 你将获得
* 完整实用的线性代数知识框架
* 通俗易懂的线性代数讲解方式
* 9 个机器学习线代核心点详解
* 线代在 3 大领域的实际应用
## 讲师介绍
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。
## 课程介绍
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。
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”?
* 线性代数研究的到底是什么问题?
* 为什么要学向量、行列式、矩阵这些概念?
* 为什么我解个线性方程组要花个把小时,最后还解错了?
* 矩阵的运算规则为什么要这么定义?
* ……
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。
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。
## 课程设计
课程共分两个模块,分别为基础篇和应用篇。
**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。
**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。
## 课程目录
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/a8/aa/a845db49d6524fc3400f2e76c8818caa.png)
## 特别放送
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