AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Kursus ini diperingkatkan dalam 100 Kursus Terbaik Terbaik di Coursera, berdasarkan peringkatnya yang tinggi dan sejumlah besar peringkat.
Dalam kursus aljabar linier ini, kita akan melihat apa itu aljabar linier dan bagaimana kaitannya dengan vektor dan matriks. Kemudian kita membahas apa itu vektor dan matriks dan bagaimana cara menggunakannya, termasuk masalah rumit nilai eigen dan vektor eigen, dan bagaimana menggunakannya untuk menyelesaikan masalah. Terakhir, kita akan melihat cara menggunakannya untuk melakukan hal-hal menyenangkan dengan kumpulan data, seperti cara memutar gambar wajah dan cara mengekstrak vektor eigen untuk melihat cara kerja algoritma Pagerank. Karena kami menunjuk ke data-d
Dalam kursus aljabar linier ini, kita akan melihat apa itu aljabar linier dan bagaimana kaitannya dengan vektor dan matriks.
Kemudian kita membahas apa itu vektor dan matriks dan bagaimana cara menggunakannya, termasuk masalah rumit nilai eigen dan vektor eigen, dan bagaimana menggunakannya untuk menyelesaikan masalah.
Terakhir, kita akan melihat cara menggunakannya untuk melakukan hal-hal menyenangkan dengan kumpulan data, seperti cara memutar gambar wajah dan cara mengekstrak vektor eigen untuk melihat cara kerja algoritma Pagerank.
Karena tujuan kami adalah aplikasi berbasis data, kami akan menerapkan beberapa ide ini dalam kode, bukan hanya pensil dan kertas.
Menjelang akhir kursus, Anda akan menulis blok kode dan menemukan buku catatan Jupyter dengan Python, tetapi jangan khawatir, ini akan cukup singkat, fokus pada konsep, dan memandu Anda jika Anda belum pernah membuat kode sebelumnya.
65
Dalam modul pertama ini, kita membahas bagaimana aljabar linier relevan dengan pembelajaran mesin dan ilmu data. Kemudian kita akan mengakhiri modul dengan pengenalan awal tentang vektor. Setiap saat, kami fokus mengembangkan intuisi matematika Anda, bukan mengerjakan aljabar atau mengerjakan contoh panjang dengan pensil dan kertas. Untuk banyak dari operasi ini, ada fungsi yang dapat dipanggil dalam Python yang dapat melakukan penambahan; intinya adalah untuk menghargai apa yang mereka lakukan dan bagaimana mereka bekerja sehingga ketika terjadi kesalahan atau ada kasus khusus, Anda dapat memahami mengapa dan apa yang harus dilakukan.
Dalam modul ini, kita melihat operasi yang dapat kita lakukan dengan vektor: menemukan modulus (ukuran), sudut antara vektor (titik atau hasilkali dalam), dan proyeksi satu vektor ke vektor lainnya. Kami kemudian dapat memeriksa bagaimana input yang menggambarkan vektor akan bergantung pada vektor apa yang kami gunakan untuk mendefinisikan sumbu: basis. Itu kemudian akan memungkinkan kita untuk menentukan apakah himpunan vektor basis yang diusulkan adalah apa yang disebut 'independen linier'. Ini akan menyelesaikan pemeriksaan vektor, memungkinkan kita untuk beralih ke matriks di Modul 3 dan kemudian mulai memecahkan masalah aljabar linier.
Sekarang kita telah melihat vektor, kita dapat beralih ke matriks. Pertama, kita akan melihat bagaimana menggunakan matriks sebagai alat untuk menyelesaikan masalah aljabar linier dan sebagai objek yang mengubah vektor. Kami kemudian melihat bagaimana menyelesaikan sistem persamaan linier menggunakan matriks, yang kemudian mengarahkan kami untuk melihat matriks dan determinan terbalik, dan untuk berpikir tentang apa sebenarnya determinan itu, berbicara secara intuitif. Akhirnya, kita akan melihat kasus matriks khusus yang berarti bahwa determinannya adalah nol atau di mana matriks tidak dapat dibalik, kasus di mana algoritma yang perlu membalikkan matriks akan gagal.
Di Modul 3, kita melanjutkan diskusi kita tentang array; Kami pertama kali berpikir tentang cara mengkodekan perkalian matriks dan operasi matriks menggunakan Konvensi Penjumlahan Einstein, yang merupakan notasi yang banyak digunakan dalam kursus aljabar linier yang lebih maju. Selanjutnya, kita melihat bagaimana matriks dapat mengubah deskripsi vektor dari satu basis (kumpulan sumbu) ke basis lainnya. Ini akan memungkinkan kita, misalnya, untuk menemukan cara menerapkan refleksi pada gambar dan memanipulasi gambar. Kita juga akan melihat bagaimana membangun satu set vektor basis yang sesuai untuk melakukan transformasi tersebut. Kami kemudian akan menulis kode untuk melakukan transformasi ini dan menerapkan pekerjaan ini secara komputasi.
Vektor eigen adalah vektor tertentu yang tidak diputar oleh matriks transformasi, dan nilai eigen adalah jumlah vektor eigen yang diregangkan. 'Hal-hal yang tepat' khusus ini sangat berguna dalam aljabar linier dan akan memungkinkan kita untuk memeriksa algoritma PageRank Google yang terkenal untuk menampilkan hasil pencarian web. Kami kemudian akan menerapkan ini dalam kode, yang akan mengakhiri kursus.
Persiapkan diri Anda dari rumah dengan universitas paling bergengsi di dunia.
Kualitas kursus Coursera didukung oleh instrukturnya yang sering menjadi dekan dan bergelar doktor.
Lebih dari 85% siswa Coursera melaporkan manfaat karir, seperti promosi atau kenaikan gaji.
Jutaan siswa di seluruh dunia memenuhi tujuan pribadi dan profesional mereka dengan Coursera.
Coursera menawarkan kursus dari lebih dari 200 universitas dan perusahaan terkemuka untuk memberikan pembelajaran online di seluruh dunia. Dengan berlangganan Coursera Plus, Anda mendapatkan akses tak terbatas ke lebih dari 90% dari semua kursus, dan sertifikat dan spesialisasi profesional paling populer di Coursera.
Ilmu data, pengembangan bisnis dan pribadi. Anda dapat mendaftar di beberapa kursus sekaligus, mendapatkan sertifikat tanpa batas, dan mempelajari keterampilan kerja yang dibutuhkan untuk memulai, mengembangkan, dan bahkan mengubah karier.
TEMUKAN CARA MENDAPATKAN PALING BANYAK, DAN HEMAT LEBIH DARI USD $500 DENGAN BERLANGGANAN TAHUNAN KE COURSERA PLUS*
*Anda menghemat hingga USD$500 dalam 12 bulan, mulai dari membayar USD$59 untuk langganan bulanan, menjadi langganan tahunan dengan promosi ini. Langganan tahunan normal adalah USD $399. Dengan promosi ini, Anda hanya akan membayar USD $299. Cari tahu semuanya dengan mengklik tombol kuning.
Profesor Metalurgi
person_add . saya 262.096 siswa
komputer sayaKursus 2
Imperial College London adalah salah satu dari sepuluh universitas terbaik di dunia dengan reputasi internasional untuk keunggulan dalam sains, teknik, kedokteran, dan bisnis. terletak di jantung kota London. Imperial adalah ruang multidisiplin untuk pendidikan, penelitian, terjemahan dan pemasaran, memanfaatkan ilmu pengetahuan dan inovasi untuk mengatasi tantangan global.
Halo ada yang bisa saya bantu? Apakah Anda tertarik dengan kursus? Tentang mata pelajaran apa?
AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Menambahkan review