从工程角度再探《线性代数》

课程目标:懂得如何利用线性代数解决实际的工程问题。

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5分 共32课时,共5小时20分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

懂得如何利用线性代数解决实际的工程问题。

适用人群

在校本科生、研究生;IT工程师;算法工程师;对线性代数感兴趣的朋友。

课程简介


课程目的

从工程角度探讨线代的典型应用,通过“刷实例”来培养强烈的解决工程问题的直觉


课程安排

1.从新的角度讲解线性代数中最重要的知识点;(从有别于大学课程的角度,更深入理解线性代数)

   向量、矩阵、矩阵乘法、方程组、矩阵分解...

2.探讨每一个知识点的典型应用;

    推荐系统中的相似性度量

    图像处理中的低通滤波及边缘检测

    游戏中的图形变换

    天文学中的轨道参数估计

    数据降维中的主成分分析

    人脸识别

    搜索引擎中的网页排名

    基于协同过滤的推荐系统

3.用Python实现上述应用。

总结起来,就是每学完一个知识点,就给出相关实例,并用Python语言做对应的代码实践!


课程截图



第一章课程简介
1节5分钟
1-1课程简介 [免费试看]
05:16
第二章再探向量
4节34分钟
2-1向量、运算、性质
05:18
2-2向量的直观理解
04:45
2-3工程应用:相似性度量
11:45
2-4相似性度量:代码实践
12:20
第三章再探矩阵
5节54分钟
3-1矩阵、运算、性质
09:12
3-2工程应用:图像平滑
09:17
3-3图像平滑:代码实践
15:56
3-4工程应用:图形变换
10:45
3-5图形变换:代码实践
09:34
第四章矩阵与线性方程组
4节37分钟
4-1矩阵与线性方程组
11:47
4-2线性方程组的类型
13:33
4-3工程应用:天体轨道参数估计
05:30
4-4天体轨道参数估计_代码实践
06:38
第五章向量空间
3节23分钟
5-1矩阵乘法与投影
04:27
5-2基底和张成空间
08:38
5-3基变换和坐标变换
10:23
第六章特征值分解
9节1小时51分钟
6-1特征向量与特征值
07:02
6-2特征值分解
08:41
6-3特征向量几何解释(选修)
04:14
讲师介绍
刘高联
讲师评分5.0分
算法工程师,主要从事图像处理、计算机视觉和火灾科学相关工作。 有丰富的项目经验,所开发的森林火灾预警系统已成功实现部署,并多次成功捕获真实火情。 有多年C/C++使用经验,熟悉单片机、嵌入式linux开发; 熟悉开源计算机视觉库Opencv,对前景检测、目标跟踪和深度学习算法有深入的研究,并有自己的独特见解。 对人工智能、无人驾驶等非常感兴趣。
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