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Update README files to include new sections on linear algebra, additional guides for community collaboration, practical applications, and content management policies.

README.md

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 - **[Part 5: AI 핵심 라이브러리](./ai_lecture/courses/05_ai_core_libraries/part_5_ai_core_libraries.md)**
 
 #### **Part 2: 핵심 AI 모델 개발 및 서빙 (6-9주차)**
+- **[Part 5.5: NumPy를 활용한 선형대수학](./ai_lecture/courses/05.5_linear_algebra_with_numpy/part_5.5_linear_algebra_with_numpy.md)**
 - **[Part 6: 머신러닝](./ai_lecture/courses/06_machine_learning/part_6_machine_learning.md)**
 - **[Part 7: 딥러닝](./ai_lecture/courses/07_deep_learning/part_7_deep_learning.md)**
   - **[7.1: 순환 신경망 (RNN)](./ai_lecture/courses/07_deep_learning/part_7.1_recurrent_neural_networks.md)**
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 - **[Part 11: 프로덕션 레벨 MLOps 심화](./ai_lecture/courses/11_mlops/part_11_mlops.md)**
 - **[Part 12: 대규모 AI 모델 최적화 및 서빙](./ai_lecture/courses/12_model_optimization/part_12_model_optimization.md)**
 - **[Part 13: 생성형 AI 및 AI 에이전트 심화](./ai_lecture/courses/13_generative_ai/part_13_generative_ai.md)**
-- **[Part 14: AI 윤리 및 거버넌스 실무](./ai_lecture/courses/14_ai_ethics/part_14_ai_ethics.md)**
+- **[Part 14: AI 윤리](./ai_lecture/courses/14_ai_ethics/part_14_ai_ethics.md)**
 
 #### **Part 4: 최종 캡스톤 프로젝트 (15-16주차)**
 - **[Part 15: 최종 캡스톤 프로젝트 가이드](./ai_lecture/courses/15_capstone_project/part_15_capstone_project.md)**
   - **[캡스톤 프로젝트 템플릿](./ai_lecture/courses/15_capstone_project/capstone_template.md)**
 
+### 🌟 심화 학습 및 협업 자료
+
+- **[온라인 커뮤니티 가이드](./ai_lecture/ONLINE_COMMUNITY_GUIDE.md)**: 학습자 간 지식 공유 및 네트워킹을 위한 커뮤니티 활용 가이드
+- **[짝 프로그래밍 가이드](./ai_lecture/PAIR_PROGRAMMING_GUIDE.md)**: 효과적인 협업 학습 방법론
+- **[산업 사례 연결 가이드](./ai_lecture/INDUSTRY_CASE_STUDIES.md)**: 이론과 실무 사례를 연결한 심화 자료
+- **[클라우드 AI 서비스 가이드](./ai_lecture/Cloud_AI_Services_Guide.md)**: AWS, Google Cloud, Azure AI 서비스 활용 안내
+- **[도구 및 프레임워크 비교](./ai_lecture/Tooling_Frameworks_Comparison.md)**: PyTorch vs TensorFlow 등 주요 도구 비교
+- **[진도 관리 시스템 상세](./ai_lecture/PROGRESS_TRACKING_SYSTEM.md)**: 학습 진도와 성취를 관리하는 고급 시스템 안내
+- **[콘텐츠 업데이트 정책](./ai_lecture/AI_CONTENT_UPDATE_POLICY.md)**: 최신 기술 동향을 커리큘럼에 반영하는 방법론
+
 ### 💻 실습 코드 및 자료
 
 - **[실습 코드 메인](./ai_lecture/source_code/README.md)**: 전체 실습 코드 구조 및 사용법

ai_lecture/README.md

@@ -77,6 +77,7 @@
 -   [Part 3: 파이썬 컬렉션](./courses/03_python_collections/README.md)
 -   [Part 4: 객체 지향 프로그래밍](./courses/04_object_oriented_programming/README.md)
 -   [Part 5: AI 핵심 라이브러리](./courses/05_ai_core_libraries/README.md)
+-   [Part 5.5: 선형대수학](./courses/05.5_linear_algebra_with_numpy/README.md)
 -   [Part 6: 머신러닝](./courses/06_machine_learning/README.md)
 -   [Part 7: 딥러닝](./courses/07_deep_learning/README.md)
 -   [Part 8: FastAPI를 이용한 모델 서빙](./courses/08_model_serving_with_fastapi/README.md)
@@ -94,7 +95,7 @@
 
 | 파트 (Part) | 주차 (Week) | 주제 (Topic) | 관련 문서 | 소스코드 |
 |:---:|:---:|:---|:---|:---|
-| **1** | 1-5주차 | **AI 개발을 위한 파이썬 마스터리** | [0. 소개](./courses/00_introduction/part_0_introduction.md)<br/>[0.1. AI의 역사](./courses/00_introduction/part_0.1_history_of_ai.md)<br/>[1. 개발환경](./courses/01_ai_development_environment/part_1_ai_development_environment.md)<br/>[2. 파이썬 핵심](./courses/02_python_core_syntax/part_2_python_core_syntax.md)<br/>[3. 컬렉션](./courses/03_python_collections/part_3_python_collections.md)<br/>[4. 객체지향](./courses/04_object_oriented_programming/part_4_object_oriented_programming.md)<br/>[5. AI 라이브러리](./courses/05_ai_core_libraries/part_5_ai_core_libraries.md) | [Part 2](./source_code/02_python_core_syntax/)<br/>[Part 3](./source_code/03_python_collections/)<br/>[Part 4](./source_code/04_object_oriented_programming/)<br/>[Part 5](./source_code/05_ai_core_libraries/) |
+| **1** | 1-5주차 | **AI 개발을 위한 파이썬 마스터리** | [0. 소개](./courses/00_introduction/part_0_introduction.md)<br/>[0.1. AI의 역사](./courses/00_introduction/part_0.1_history_of_ai.md)<br/>[1. 개발환경](./courses/01_ai_development_environment/part_1_ai_development_environment.md)<br/>[2. 파이썬 핵심](./courses/02_python_core_syntax/part_2_python_core_syntax.md)<br/>[3. 컬렉션](./courses/03_python_collections/part_3_python_collections.md)<br/>[4. 객체지향](./courses/04_object_oriented_programming/part_4_object_oriented_programming.md)<br/>[5. AI 라이브러리](./courses/05_ai_core_libraries/part_5_ai_core_libraries.md)<br/>[5.5. 선형대수학](./courses/05.5_linear_algebra_with_numpy/part_5.5_linear_algebra_with_numpy.md) | [Part 2](./source_code/02_python_core_syntax/)<br/>[Part 3](./source_code/03_python_collections/)<br/>[Part 4](./source_code/04_object_oriented_programming/)<br/>[Part 5](./source_code/05_ai_core_libraries/)<br/>[Part 5.5](./source_code/05.5_linear_algebra_with_numpy/) |
 | **2** | 6-9주차 | **핵심 AI 모델 개발 및 서빙** | [6. 머신러닝](./courses/06_machine_learning/part_6_machine_learning.md)<br/>[7. 딥러닝](./courses/07_deep_learning/part_7_deep_learning.md)<br/>[7.1. RNN](./courses/07_deep_learning/part_7.1_recurrent_neural_networks.md)<br/>[7.2. Transformer](./courses/07_deep_learning/part_7.2_transformer_and_llm_principles.md)<br/>[7.3. LangChain](./courses/07_deep_learning/part_7.3_llm_application_development_with_langchain.md)<br/>[7.4. GNN](./courses/07_deep_learning/part_7.4_graph_neural_networks.md)<br/>[7.5. 강화학습](./courses/07_deep_learning/part_7.5_reinforcement_learning.md)<br/>[8. FastAPI 서빙](./courses/08_model_serving_with_fastapi/part_8_model_serving_with_fastapi.md)<br/>[9. 프로덕션 API](./courses/09_production_ready_api/part_9_production_ready_api.md) | [Part 6](./source_code/06_machine_learning/)<br/>[Part 7](./source_code/07_deep_learning/)<br/>[Part 8](./source_code/08_model_serving_with_fastapi/)<br/>[Part 9](./source_code/09_production_ready_api/) |
 | **3** | 10-13주차 | **프로덕션 MLOps 및 AI 심화** | [10. 전문가 과정](./courses/10_expert_path/part_10_expert_path.md)<br/>[11. MLOps](./courses/11_mlops/part_11_mlops.md)<br/>[12. 모델 최적화](./courses/12_model_optimization/part_12_model_optimization.md)<br/>[13. 생성형 AI](./courses/13_generative_ai/part_13_generative_ai.md)<br/>[14. AI 윤리](./courses/14_ai_ethics/part_14_ai_ethics.md) | [Part 11](./source_code/11_mlops/)<br/>[Part 12](./source_code/12_model_optimization/)<br/>[Part 13](./source_code/13_generative_ai/)<br/>[Part 14](./source_code/14_ai_ethics/) |
 | **4** | 14-15주차 | **최종 캡스톤 프로젝트** | [15. 캡스톤](./courses/15_capstone_project/part_15_capstone_project.md) | (프로젝트 개별 진행) |
@@ -127,6 +128,23 @@
 
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+## 📑 추가 가이드 및 참고 자료
+
+**커뮤니티 및 협업**
+- **[온라인 커뮤니티 가이드](./ONLINE_COMMUNITY_GUIDE.md)**: Discord 및 Slack 커뮤니티 활용 방법과 효과적인 참여 가이드
+- **[짝 프로그래밍 가이드](./PAIR_PROGRAMMING_GUIDE.md)**: 효율적인 학습을 위한 짝 프로그래밍 방법론 및 실습 적용 방안
+
+**실무 적용 및 도구**
+- **[산업 사례 연결 가이드](./INDUSTRY_CASE_STUDIES.md)**: 이론적 학습 내용과 실제 산업 적용 사례를 연결하는 가이드
+- **[클라우드 AI 서비스 가이드](./Cloud_AI_Services_Guide.md)**: AWS, Google Cloud, Azure의 AI 서비스 특징 및 선택 가이드
+- **[도구 및 프레임워크 비교](./Tooling_Frameworks_Comparison.md)**: 주요 AI 개발 도구 및 프레임워크 비교 분석
+
+**학습 관리 및 콘텐츠**
+- **[진도 관리 시스템](./PROGRESS_TRACKING_SYSTEM.md)**: 학습 진도를 체계적으로 관리하는 고급 시스템 설명
+- **[콘텐츠 업데이트 정책](./AI_CONTENT_UPDATE_POLICY.md)**: 최신 AI 기술 트렌드를 교육 과정에 반영하는 업데이트 정책
+
+---
+
 ## 🎯 학습 진도 관리
 
 ### 진도 체크 시스템

ai_lecture/courses/05.5_linear_algebra_with_numpy/README.md

+# Part 5.5: NumPy로 배우는 선형대수학
+
+이 파트에서는 머신러닝과 딥러닝의 수학적 기반이 되는 선형대수학의 핵심 개념을 NumPy를 활용하여 학습합니다.
+
+## 📚 학습 자료
+
+- **[강의 노트](./part_5.5_linear_algebra_with_numpy.md)**: 선형대수학의 핵심 개념과 NumPy를 활용한 구현 방법에 대한 상세 설명을 제공합니다.
+- **[핵심 용어집](../../glossary.md)**: 이 파트의 주요 용어와 개념을 정리했습니다.
+
+## 💻 실습 코드
+
+- **[예제 코드](../../source_code/05.5_linear_algebra_with_numpy/)**: 강의 내용을 직접 실행해볼 수 있는 코드입니다.
+
+## 📋 주요 학습 내용
+
+1. **벡터와 행렬의 기본 개념**
+   - 벡터의 연산: 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱, 내적, 외적
+   - 행렬의 연산: 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 전치, 행렬식, 역행렬
+
+2. **고급 선형대수 개념**
+   - 고유값과 고유벡터
+   - 특이값 분해(SVD)
+   - 선형 변환
+
+3. **머신러닝에서의 응용**
+   - 주성분 분석(PCA)
+   - 선형 회귀
+   - 딥러닝에서의 활용
+
+---
+
+[↩️ 전체 커리큘럼으로 돌아가기](../../README.md) 
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ai_lecture/source_code/05.5_linear_algebra_with_numpy/README.md

+# NumPy로 배우는 선형대수학 실습 코드
+
+이 디렉토리에는 NumPy를 활용하여 선형대수학 개념을 실습할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다.
+
+## 📁 파일 구조
+
+- **`part_5.5_linear_algebra_with_numpy.py`**: 선형대수학 개념을 NumPy로 구현한 주요 실습 코드
+
+## 🚀 실습 방법
+
+1. 먼저 필요한 패키지가 설치되어 있는지 확인합니다:
+   ```bash
+   pip install numpy matplotlib
+   ```
+
+2. 코드를 실행합니다:
+   ```bash
+   python part_5.5_linear_algebra_with_numpy.py
+   ```
+
+3. 특정 섹션만 실행하려면 코드 내 주석을 참고하여 해당 부분을 활성화하거나 비활성화합니다.
+
+## 📋 주요 실습 내용
+
+- **벡터 연산**: 벡터의 생성, 크기 계산, 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱, 내적, 외적
+- **행렬 연산**: 행렬의 생성, 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 전치, 행렬식, 역행렬
+- **고급 연산**: 고유값, 고유벡터, 특이값 분해(SVD)
+- **시각화**: 벡터, 행렬, 선형 변환의 기하학적 표현
+- **머신러닝 응용**: 주성분 분석(PCA), 선형 회귀의 구현
+
+## 🔍 학습 목표
+
+이 실습 코드를 통해 다음을 배우게 됩니다:
+- NumPy의 기본 사용법과 선형대수학적 연산 방법
+- 추상적인 수학 개념을 코드로 구현하는 능력
+- 선형대수학이 머신러닝과 딥러닝에 어떻게 적용되는지 이해
+
+---
+
+[↩️ 전체 코드 목록으로 돌아가기](../README.md) 
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