최적화 툴을 현업 또는 전공에 적용하고 싶은 전공자 및 일반인을 대상으로 하는 신 기술 강좌입니다. 또한, 수학적 개념을 '재미있게 풀이'하는 것을 표방하며, 이를 위해 다양한 예제 문제풀이 방법을 활용합니다. [전통적 수학문제 풀이방법]과 [코딩을 활용한 문제 풀이방법]을 모두 경험해 보시기 바랍니다. 1. 벡터와 행렬, Transformation, 고유값, 미분 및 선분을 설명할 수 있다. 2. Convex를 만족하는 조건에 대해 설명할 수 있다. 3. Gradient method, Newton method, Linear programming을 설명할 수 있다. 4. 제한요건(Constraints)이 있는 상황에서의 최적화 문제 해결 방법을 다룰 수 있다. 5. Matlab을 활용하여 Convex optimization 문제를 풀이 할 수 있다. 본 강좌는 중간고사와 기말고사를 포함하여 총 15주차로 구성되어 있습니다. 차시별 주제를 통해 학습내용을 미리 확인해 보세요. 차시 주제 차시 주제 학습활동 1 최적화 개요1. 왜 최적화를 배워야 할까? 퀴즈 2. 행렬과 벡터 2 Vector space and matrix (벡터와 행렬) 1. 변환 (Transformations) 퀴즈 2. 행렬의 계수 (Rank of matrix) 3 Transformation 1. 선형 변환 (Linear transformations) 과제퀴즈 2. 좌표 변환 행렬 (Coordinate transformations) 4 Element of calculus 1. 고유값, 고유 벡터 (Eigen values and Eigen vectors) 퀴즈 2. 미분 및 선분 5 Basic concept of convex optimization(컨벡스 최적화의 개념) 1. 컨벡스 최적화의 개념 1 (Introduction of convex optimization 1) 퀴즈 2. 컨벡스 최적화의 개념 2 (Introduction of convex optimization 2) 6 One dime...