컴퓨터 과학을 위한 수학
Open Academy
무료
입문 / algorithms, computation, structures, MIT
이 과정은 과학 및 공학을 위한 기초 이산수학을 다루며, 컴퓨터 과학에 유용한 수학적 도구와 증명 기법에 초점을 맞춥니다. 학습자는 논리 기호, 집합, 관계, 그래프 이론, 상태 머신 및 알고리즘과 같은 주제를 탐구하게 됩니다.
입문
algorithms, computation, structures

이 과정은 합성 생물학, 유전자 네트워크 모델링, 세포 간 상호작용 및 진화 역학에 중점을 둔 세포 및 개체군 수준의 시스템 생물학 입문을 제공합니다. 학습자는 유전자 스위치, 네트워크 모티프 및 패턴 형성 모델을 탐구하게 됩니다.
1명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한
유전자 네트워크 및 세포 상호작용 모델링
개체군 수준의 역학 및 패턴 형성을 분석하십시오.
생물학적 문제를 해결하기 위해 계산 도구를 활용하십시오.
학습 대상은
누구일까요?
이론과 실무 적용을 연결하는 데 어려움을 겪는 생물학도들
복잡한 생물학적 시스템을 모델링하려는 연구자들
합성 생물학 및 유전 공학에 관심이 있는 전문가들
선수 지식,
필요할까요?
기초 생물학 개념에 대한 이해
미분방정식의 이해
Python과 같은 컴퓨팅 도구 활용 경험
1,614
명
수강생
8
개
수강평
5.0
점
강의 평점
105
개
강의
"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."
세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.
전체
48개 ∙ (31시간 47분)
해당 강의에서 제공:
25. 강의 소개 및 주제 개요
01:07:19
26. 입력 함수, 미카엘리스-멘텐 동역학, 그리고 협동성
01:17:44
27. 자율 조절, 피드백 및 쌍안정성
01:18:40
28. 합성 생물학 및 토글 스위치의 안정성 분석
01:19:56
29. 진동 유전자 네트워크
01:21:11
30. 전사 네트워크의 그래프 특성
01:21:29
31. 피드포워드 루프 네트워크 모티프
01:21:29
32. 확률적 유전자 발현 서론
01:20:34
33. 확률론적 유전자 발현의 원인과 결과
01:20:41
34. 확률적 모델링
01:21:51
35. 낮은 레이놀즈 수에서의 생명
01:19:11
36. 강건성과 박테리아의 화학성운성
01:18:41
37. 발생 및 패턴 형성의 견고성
01:21:18
38. 미생물 진화 실험 및 최적 유전자 회로 설계
01:19:40
39. 유한 집단에서의 진화
01:20:56
40. 클론 간섭과 유익한 돌연변이의 분포
01:21:05
41. 적응도 지형과 서열 공간
01:18:45
42. 진화 게임
01:20:41
43. 변동하는 환경에서의 생존
01:18:26
44. 기생충, 독성의 진화와 성(Sex)
01:18:43
45. 종간 상호작용
01:21:03
46. 생태계 안정성, 임계 전이 및 생물 다양성
01:20:03
47. 공간 내 인구 역학
01:20:47
48. 생태학의 중립 이론
01:17:45
지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!
무료