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Calculus 1 - Differentiation

This course covers university-level first-year calculus. We focus intensively on single-variable function differentiation and learn various differentiation methods and formulas. As practical applications of differentiation, we select and study cases such as linear approximation, function increase and decrease, and optimization problems.

4 learners are taking this course

physoni

Integral Differential

What you will learn!

Various Differentiation Methods
Various Methods of Differentiation
Linear Approximation and Taylor Expansion
Functions' Increase and Decrease, Mean Value Theorem
Concavity and Convexity of Functions, Optimization Problems

미분의 기초!

본 수업에서는 일변수 함수에서의 미분과 미분의 응용법을 알아봅니다.

이번 수업에서는 고등학교~대학교 1학년 사이의 기초적인 미분과 응용 기술에 대해 다룹니다.

정규 교과 과정에서 다루는 개념과 다루지 않는 심화된 내용까지 최대한 폭넓게 구성해봤습니다.

테일러 전개나 뉴턴-랩슨 최적화 방법 같이 많이 사용되는 심화된 응용 기술까지 다루고 있습니다.

고등학교에서 배웠다구요?

지식을 아는 것과 개념을 학습하는 것은 많이 다를 수 있습니다.
역사적으로 중요했던 수학 개념들은 그 개념이 필요했기 때문에 탄생한 것들입니다.
단순한 지식의 나열이 아니라 왜 필요했는가?, 어떻게 만들었는가? 라는 질문을 던지면서 핵심 개념을 이해해보는 것을 목표로 합니다.

수학을 잘 못해요..

수학에서 가장 중요한 것은 아이디어!

이 수업의 목적은 미분의 기초를 학습하고 이를 이용해 어떤 함수를 분석하고 이해하는 것입니다.

어려운 계산 보다는 개념이 중점적이기 때문에 기초가 부실하신 분에게 강력 추천.

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Who is this course right for?

Those who are new to calculus
Someone whose high school calculus is incomplete
Someone who wants a college freshman-level calculus class

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Basic Function Theory
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High School Mathematics

Hello
This is

수학을 쉽게 하는 방법이 없을까?

안녕하세요!

쉽고 재밌게 수학을 가르치려고 하는 OO입니다!

현재 도쿄 대학교에서 이론 물리학 박사 과정을 진행하고 있습니다.

아래 사항에 내가 해당된다면 지금 바로 수강 신청!

뒤늦게 수학을 공부하는데 어려움이 있어요!
유튜브 영상 보듯이 쉽고 간단하게 배우고 싶어요!
전공 공부를 위해서 수학이 필요해요!

수학에 대한 기초 개념이 부족해요!

경력

2025~ : 인프런 강사
2020~ (수학, 물리) : 온라인 화상 과외 강사

학력

2015~2022 서울시립대 물리학과 학부
2022~2024 서울시립대 물리학과 석사
2024~ 도쿄대 응용 물리학과 박사

Curriculum

All

17 lectures ∙ (4hr 13min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. 1. Orientation

1 lectures ∙ (12min)

1. 1. Orientation
12:01

Section 2. 2. Basic Differentiation Rules

1 lectures ∙ (15min)

2. 2. Basic Differentiation Rules
15:38

Section 3. 3. Differentiation of Multiple Functions

3 lectures ∙ (52min)

3. 3. Polynomial Function Differentiation
16:14
4. 4. Differentiation of Exponential and Logarithmic Functions
21:40
5. 5. Differentiation of Trigonometric Functions
14:24

Section 4. 4. Chain Rule and Implicit Differentiation

4 lectures ∙ (37min)

Section 5. 5. Linear Approximation and Taylor Expansion

2 lectures ∙ (35min)

Section 6. 6. Maxima and Minima of Functions, Mean Value Theorem

3 lectures ∙ (44min)

Section 7. 7. Concavity and Convexity of Functions

1 lectures ∙ (18min)

Section 8. 8. L'Hôpital's Rule

1 lectures ∙ (13min)

Section 9. 9. Optimization Problems

1 lectures ∙ (23min)

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