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課程名稱 |
線性代數
Linear Algebra |
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開課學期 |
112-2 |
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授課對象 |
管理學院 資訊管理學系 |
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授課教師 |
李家岩 |
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課號 |
IM1014 |
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課程識別碼 |
705 10700 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
必帶 |
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上課時間 |
星期二6(13:20~14:10)星期五2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
管一101管一103 |
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備註 |
本課程英文授課,使用中文教科書。週二6實習課。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：80人
外系人數限制：10人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
本課程將著重於與線性代數相關的理論、演算法和應用。課程的主題包括線性方程式、矩陣、線性轉換、線性相依、行列式、向量空間、內積空間、特徵值、特徵向量等。 |
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課程目標 |
本課程的目標是引進線性系統的數學概念、提供學生線性代數的基礎，使學生熟悉理論推導並培養學生運用線代解決相關問題的能力。同時為當代的人工智慧、機器學習、數據科學提供良好的學理基礎。 |
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課程要求 |
待補本課程有期中考、期末考、程式作業。期中考與期末考皆不能使用教科書 (closed book exams)。 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
Elementary Linear Algebra with Applications, 9th Ed. by Bernard Kolman and David Hill.; ISBN: 978-1-29202-365-6 |
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參考書目 |
線性代數的本質 Essence of Linear Algebra
https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&hl=zh-cn |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Recitation Attendance |
10% |
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2. |
Program Assignments |
20% |
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3. |
Midterm Exam |
35% |
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4. |
Final Exam |
35% |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
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上課形式 |
以錄影輔助 |
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作業繳交方式 |
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考試形式 |
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其他 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/20,2/23 |
Ch 1. Linear Equations and Matrices |
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第2週 |
2/27,3/01 |
Ch 2. Solving Linear System |
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第3週 |
3/05,3/08 |
Ch 3 Determinant |
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第4週 |
3/12,3/15 |
Ch 3 Determinant |
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第5週 |
3/19,3/22 |
Ch 4 Real Vector Spaces |
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第6週 |
3/26,3/29 |
Ch 4 Real Vector Spaces |
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第7週 |
4/02,4/05 |
Ch 5 Inner Product Spaces |
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第8週 |
4/09,4/12 |
Midterm Exam |
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第9週 |
4/16,4/19 |
Ch 5 Inner Product Spaces |
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第10週 |
4/23,4/26 |
Ch 6 Linear Transformations and Matrices |
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第11週 |
4/30,5/03 |
Ch 6 Linear Transformations and Matrices |
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第12週 |
5/07,5/10 |
Ch 7 Eigenvalues and Eigenvectors |
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第13週 |
5/14,5/17 |
Ch 7 Eigenvalues and Eigenvectors |
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第14週 |
5/21,5/24 |
Ch 8 Applications- Singular Value Decomposition (SVD) |
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第15週 |
5/28,5/31 |
Applications of Linear Algebra in Machine Learning and Data Science |
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第16週 |
6/04, 6/07 |
Final Exam |
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