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   "cell_type": "markdown",
   "id": "5a134060",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Part 5.5: NumPy로 배우는 선형대수학 - 직관적 이해 중심\n",
    "\n",
    "## 🎯 학습 목표\n",
    "\n",
    "이번 파트에서는 **복잡한 수식보다는 시각화와 비유를 통해** 선형대수의 핵심 개념을 직관적으로 이해합니다.\n",
    "\n",
    "### 핵심 접근법\n",
    "- **벡터** = \"방향과 크기를 가진 화살표\"\n",
    "- **행렬** = \"데이터를 변형하는 마법 상자\"\n",
    "- **고유벡터** = \"변하지 않는 특별한 방향\"\n",
    "- **PCA** = \"데이터의 핵심 방향 찾기\"\n",
    "\n",
    "## 📚 학습 내용\n",
    "\n",
    "### 1. 벡터: 방향과 크기를 가진 화살표 🏹\n",
    "- 벡터의 직관적 이해 (화살표 비유)\n",
    "- 벡터 연산의 시각화 (이동 경로 합치기)\n",
    "- 벡터 내적의 의미 (서로 얼마나 같은 방향인지)\n",
    "\n",
    "### 2. 행렬: 데이터를 변형하는 마법 상자 🎁\n",
    "- 행렬 변환의 시각화 (회전, 크기 조절, 전단)\n",
    "- 행렬곱의 직관적 의미 (복합 변환)\n",
    "- 이미지 필터링으로 이해하는 행렬\n",
    "\n",
    "### 3. 고유값과 고유벡터: 변하지 않는 특별한 방향 🧭\n",
    "- 고유벡터의 시각화 (방향 유지)\n",
    "- PCA: 데이터의 핵심 방향 찾기\n",
    "- 차원 축소의 직관적 이해\n",
    "\n",
    "### 4. 실제 활용 예제\n",
    "- 이미지 처리와 행렬\n",
    "- 추천 시스템과 행렬 분해\n",
    "- 신경망 가중치 시각화\n",
    "\n",
    "## 🛠️ 실습 도구\n",
    "\n",
    "- **Python + NumPy**: 실제 계산과 구현\n",
    "- **Matplotlib**: 시각화로 직관적 이해\n",
    "- **Jupyter Notebook**: 대화형 학습\n",
    "- **실제 예제**: 이미지 처리, 데이터 분석 등\n",
    "\n",
    "## 📖 학습 자료\n",
    "\n",
    "### 강의 자료\n",
    "- `part_5.5_linear_algebra_with_numpy.md`: 시각화 중심의 이론 설명\n",
    "\n",
    "### 실습 코드\n",
    "- `source_code/part_5.5_linear_algebra_with_numpy.py`: 11개의 시각화 예제\n",
    "\n",
    "## 🎯 핵심 메시지\n",
    "\n",
    "> **\"왜 이걸 배워야 하는가?\"** 에 집중합니다.\n",
    "> \n",
    "> 선형대수는 머신러닝의 \"언어\"입니다. \n",
    "> 복잡한 수식보다는 **직관적 이해**와 **실제 활용**에 집중하세요!\n",
    "\n",
    "## 🚀 다음 단계\n",
    "\n",
    "이제 미적분을 배워서 **\"어떻게 최적화할 것인가?\"**를 알아보겠습니다!\n",
    "\n",
    "---\n",
    "\n",
    "[↩️ 전체 커리큘럼으로 돌아가기](../../README.md) "
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 "nbformat": 4,
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