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
独立した教育者であり、元神経科学教授。応用数学、コーディング(PythonおよびMATLAB)、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、そしてLLMの仕組みに関するコース制作や自習用教科書の執筆を行っています。
私のモットーは「少しのコーディングで、数学はもっと学べる」です。
私は独立した教育者として活動しており、以前は神経科学の教授を務めていました。
応用数学、コーディング(PythonおよびMATLAB)、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、そしてLLMのメカニズムに関する講義や自習用教材を制作しています。
私のモットーはシンプルです。「コーディングが少しできれば、数学をより簡単に、より多く学ぶことができる。」
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
¥8,545
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!