Chapter 01 vector들의 이야기
01-1 vector가 움직일 수 있는 방향
01-2 vector가 볼 수 있는 방향과 dot product라는 vector들의 춤
01-3 vector의 norm과 projection

Chapter 02 matrix들의 이야기
02-1 한 개 이상의 vector들을 모이게 할 수 있는 존재
02-2 column rank of A
02-3 rref를 춰서 A 안에 column vector를 B와 D로 나눠 모이게 하기
02-4 matrix transpose와 inverse
02-5 inverse를 하는 이유는 identity matrix를 만들기 위해

Chapter 03 matrix 안 vector들이 사는 space
03-1 vector들이 사는 space
03-2 rank-nullity의 법칙
03-3 subspace의 basis 찾는 법
03-4 orthogonal complement subspace와 full rank matrix
03-5 orthogonal matrix

Chapter 04 목적지로 안내하는 지도 만드는 법
04-1 목적지까지 가는 길을 한 가지 알려 주는 지도 만드는 법
04-2 바라보는 지도 만드는 법
04-3 무한히 많은 다른 길로 vector b의 방향을 알려 주는 지도 만드는 법
04-4 선형 프로그래밍(linear programming)

Chapter 05 천천히 걸어가기
05-1 eigendecomposition
05-2 eigenvalue를 보고 A가 singular인지 nonsingular인지 알아보는 법
05-3 diagonalizable matrix
05-4 matrix와 vector의 대화
05-5 orthogonally diagonalizable matrix
05-6 Markov chain
05-7 Markov chain with absorbing state

Chapter 06 두 개의 다른 space 사이의 추억
06-1 singular value decomposition(SVD)
06-2 pseudoinverse
06-3 dot product, matrix multiplication, linear combination 그리고 projection에 대한 짧은 이야기
06-4 principal component analysis(PCA)