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Python을 사용하여 미적분학 1 마스터하기: 도함수와 응용

미적분학에 대한 깊은 이해와 직관을 개발하세요. 문제를 해결하고 손으로 그리고 Python으로 알고리즘을 구현하세요.

7명 이 수강하고 있어요.

  • Mike X Cohen
미적분
미분
python
파이썬
파이썬코딩
PythonNumpysympy

이런 걸 배울 수 있어요

  • 미분학 이해하기

  • 수학 함수 탐구 – 유리함수, 다항함수, 초월함수, 삼각함수

  • 극한과 극한 문제 해결을 위한 기법들

  • 미분 법칙과 증명

  • 미분을 위한 팁과 요령

  • Python (NumPy와 SymPy)

  • 응용 미적분학 연습

  • 수학 함수 시각화 (matplotlib)

미적분학의 아름다움과 중요성

미적분학은 수학의 아름다운 주제입니다. 정말로요!

미적분학의 핵심은 변화입니다. 삶은 변화로 가득하며, 미적분학은 물리적, 생물학적, 추상적 시스템이 어떻게 변화하는지 이해하기 위해 인간이 개발한(발명했는지 발견했는지는 계속되는 논쟁입니다!) 언어입니다. 미적분학은 단순히 암기해야 하는 방정식들 이상의 것입니다. 그것은 세상을 바라보는 방식이며, 가장 작은 무한소의 변화가 어떻게 상상을 초월하는 거대한 복잡성으로 이어질 수 있는지 이해하려는 시도입니다.

좋아, 하지만 그런 허풍을 제쳐두고라도, 미적분학은 인류가 접한 거의 모든 공학과 디지털 기술에 있어서 정말로 중요하다. 실제로 미적분학의 역사는 문명의 역사이다.

  • 데이터 사이언스를 배우고 싶다면? → 미적분학이 필요합니다.

  • 머신러닝을 배우고 싶나요? → 미적분학이 필요합니다.

  • 딥러닝을 배우고 싶다면? → 미적분학이 필요합니다.

  • 계산과학을 배우고 싶으신가요? → 미적분학이 필요합니다.


💡배우고 싶으시군요... 여기서 패턴을 보시는 것 같네요 😊

미적분학을 왜 배워야 할까요?

미적분학을 배워야 하는 세 가지 이유가 있습니다:

📌데이터 사이언스와 머신러닝 알고리즘을 이해하는 데 응용할 수 있지만, 그 자체로도 아름다운 주제입니다.

📌수학을 배우는 것은 비판적 사고와 추론 능력을 기를 것입니다. 수학의 어떤 분야든 뇌를 훈련시키지만, 특히 미적분학이 그렇습니다. 미적분학을 하는 것은 과학 실험을 수행하는 것과 매우 유사하기 때문입니다 – 가설을 세우고, 변수를 일정하게 유지하면서 실험을 통해 가설을 검증하고, 결과를 측정하는 것 말입니다.

📌 넷플릭스를 보며 시간을 보내는 것보다 훨씬 좋은 취미입니다. 정말로요. 수학을 배우는 것은 나이와 관련된 인지 능력 저하로부터 당신을 보호하는 데 도움이 될 것입니다. 마음을 예리하게 유지하기 위해 도전하세요!


미적분학을 전통적인 방식으로 배울 것인가, 현대적인 방식으로 배울 것인가?

🗣️ 그럼 미적분학은 어떻게 배우나요?

대부분의 사람들이 하는 방식으로 배울 수 있습니다 – 다른 사람이 칠판에 끄적거리는 것을 보면서 열심히 노트를 필기하고 그들의 엉성한 글씨를 해독하려고 노력하는 동시에, 머릿속에서는 당신이 충분히 똑똑하지 않기 때문에 이해하지 못한다고 말하는 작은 목소리를 듣는 방식으로 말입니다.


또는 다른 접근 방식을 시도해 볼 수 있습니다.

저는 "약간의 코딩으로 많은 수학을 배울 수 있다"는 격언을 따릅니다.

이 강의에서는 Python(주로 numpy와 sympy 라이브러리)을 새로운 도구로 사용하여 미적분학의 개념, 증명, 시각화, 알고리즘을 학습하게 됩니다.


🔑 파이썬을 사용해서 미적분학을 배워야 하는 세 가지 이유:

1️⃣ 실용적 응용: 미적분학은 데이터 사이언스, 머신러닝, 딥러닝, 계산과학 및 기타 여러 분야를 이해하는 데 필수적입니다.

2️⃣ 정신적 훈련: 미적분학을 배우는 것, 특히 Python과 결합하여 배우는 것은 비판적 사고와 추론 능력을 훈련시켜 줄 것입니다.

3️⃣ 평생의 이익: 미적분학으로 마음을 단련하는 것은 나이와 관련된 인지 능력 저하를 예방하는 데 도움이 되며, 수동적인 여가 활동에 대한 만족스러운 대안을 제공할 수 있습니다.


그럼 이건 그냥 코딩 수학에 관한 것인가요?

아니요, 이 강의는 수학 코딩에 관한 것이 아닙니다. 그리고 Python을 사용해서 수학 숙제를 속이는 것에 관한 것도 아닙니다.

배울 내용


  • 수식을 코드로 번역하고 핵심 미적분학 알고리즘을 구현하게 됩니다

  • 도전적인 코딩 연습 문제를 해결함으로써 미적분학 개념에 대한 깊은 지식을 얻을 수 있습니다

  • Python의 그래픽 엔진을 통해 함수가 왜 그런 식으로 동작하는지에 대한 직관을 개발하게 될 것입니다

  • 미적분학 학습에서 컴퓨터의 한계를 배우고, 여전히 여러분의 두뇌와 새롭게 개발된 미적분학 기술을 사용해야 하는 이유를 알게 될 것입니다



Python이 처음이신가요?

Python은 다재다능하고 사용자 친화적인 프로그래밍 언어로, 특히 NumPy와 SymPy 같은 라이브러리를 사용할 때 미적분학을 잘 보완해줍니다. Python을 미적분학 학습에 접목하면 수학적 개념, 증명, 시각화, 알고리즘에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.


Python을 처음 접하신다면 걱정하지 마세요!

이 강의는 초보자를 위해 설계된 7시간 이상의 Python 코딩 튜토리얼(모든 연습 문제를 완료하면 최대 12시간까지 가능)을 포함하고 있으며 이 강의에 필요한 코딩 기술을 가르쳐 드립니다.

추천 대상

1️⃣

더 나은 교육 자료를 찾는 미적분학 학생들

2️⃣

수학을 코드로 구현하고 싶은 수학자들

3️⃣

Python을 사용해서 수학을 배우고 싶은 코더들



📖 연습 문제가 있나요?

수학을 배우려면 수학 문제를 풀어야 한다는 것은 누구나 알고 있습니다. 이 강의는 거의 모든 영상에 여러분이 풀 수 있는 연습문제가 있으며, 모든 연습문제의 답을 설명해드립니다 (홀수 번호 문제만이 아니라요, ㅋㅋ).

하지만 잠깐, 더 있어요! 저는 단순히 여러분이 풀 문제만 제공하는 것이 아니라, 여러분 자신만의 연습 문제(와 해답)를 만드는 방법을 가르쳐드려서 가장 연습이 필요한 기술을 정확히 맞춤형으로 연습할 수 있는 숙제를 직접 만들 수 있도록 도와드립니다. 아시다시피 "물고기를 주는 것"과 "물고기 잡는 법을 가르치는 것"의 차이죠.

💡이 강의가 당신에게 적합한가요?

20년 이상 가르치면서 배운 한 가지는 두 명의 학습자가 똑같지 않다는 것이며, 이는 모든 사람에게 맞는 강의는 없다는 뜻입니다. 이 강의가 여러분에게 가치 있는 학습 자료가 되고 재미있게 진행할 수 있기를 바라지만, 현실적으로 이 강의가 모든 사람에게 이상적이지는 않을 것입니다. 등록하기 전에 미리보기 영상을 시청하고 리뷰를 확인해 주세요.

수강 신청 전에

전제 조건 및 참고 사항

  • 기초 고등학교 수학

  • 프로그래밍 경험이 필요하지 않습니다

  • 미적분학 경험이 전혀 필요하지 않습니다!

💡이 강의를 완주하면

이 강의는 이력서와 포트폴리오에 적합한 형식의 수료증을 제공합니다.

강의를 완주하면 받을 수 있으며, 학습 성과에 대한 공식적인 증명으로 활용할 수 있습니다.

💡오디오 및 자막 언어 옵션으로 스마트하게 학습하세요

학습 스타일에 따라 오디오와 자막을 모두 전환할 수 있습니다. 원하는 언어를 선택하세요.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 코드로 수학을 구현하고 싶어하는 수학자들

  • 미적분학을 직관적으로 이해하고 실제 응용을 통해 배우고 싶은 모든 사람

  • 수학을 배우고 싶어하는 파이썬 코더들

  • 전통적인 칠판 스타일 강의보다는 현대적이고 실용적인 접근 방식을 찾는 사람들

  • 대학 수준의 미적분학을 복습하거나 이해를 다시 쌓고 싶은 학생들

  • 두뇌 자극적인 취미를 찾는 누구나

안녕하세요
입니다.

Independent educator, ex-neuroscience professor. I make courses and write self-paced textbooks on applied math, coding (Python and MATLAB), data science, machine-learning, deep learning, and LLM mechanisms.

My motto is "you can learn a lot of math with a bit of coding."


저는 독립 교육자로 일하고 있으며, 이전에는 신경과학 교수로 활동했습니다.

응용수학, 코딩 (Python 및 MATLAB), 데이터 사이언스, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 LLM 메커니즘에 관한 강의와 자기주도 학습용 교재를 제작하고 있습니다.

저의 모토는 간단합니다. "코딩을 조금만 할 줄 알면, 수학을 훨씬 쉽고 많이 배울 수 있다."

커리큘럼

전체

175개 ∙ (41시간 15분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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