Python を使って微積分学 2 をマスター:積分、直感、コード
Mike X Cohen
積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。
입문
Python, Numpy, Integral Differential
微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。
受講生 29名
難易度 入門
受講期間 無制限
微分積分学を理解する
数学関数を探求する – 有理関数、多項式関数、超越関数、三角関数
極限と極限問題を解くためのテクニック
微分法則と証明
微分のコツとテクニック
Python (NumPy と SymPy)
応用微積分の練習
数学関数の可視化(matplotlib)
学習対象は
誰でしょう?
コードで数学を実装したい数学者
微積分を直感的に、そして実際の応用を通して理解したい方
Pythonを使って数学を学びたいプログラマー
従来の黒板スタイルの講義よりも、現代的で実践的なアプローチを求める方々
大学レベルの微積分学の理解を復習または再構築したい学生
脳を刺激する趣味を求めている人
62
受講生
6
受講レビュー
5.0
講座評価
2
講座
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."
全体
175件 ∙ (41時間 15分)
6. セクションの要約と目標
04:36
7. 数学とコーディングにおける用語
05:33
8. 「function」とは何ですか?
13:25
9. 関数の定義域と値域
11:41
10. 線形関数と非線形関数
09:43
13. 多項式関数
11:42
16. 超越関数
02:36
17. 指数関数と対数関数
15:59
22. 三角関数
17:57
24. 区分関数
03:48
27. 連続関数と不連続関数
10:31
30. 中間値の定理
07:31
31. 合成関数
09:33
32. 逆関数
13:16
35. 関数の対称性(偶関数と奇関数)
16:42
36. 手描きで関数をスケッチする
23:15
全体
3件
¥8,499
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