Pythonを使って微積分学1をマスターする:導関数とその応用
Mike X Cohen
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。
입문
Python, Numpy, Integral Differential
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。
積分学を理解する
積分の方法 — u置換、部分積分、部分分数などの技法を使った積分
なぜ積分が機能するのか、複数の概念的観点から:幾何学的、解析的、数値的
Python(NumPyとSymPy)
応用積分の練習
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ではなく、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
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
94件 ∙ (19時間 2分)
1. コードのダウンロードと使用
04:13
4. コード共有に関する私のポリシー
01:24
5. ChatGPTを使って微積分を学ぶ
15:28
6. セクションの要約と目標
00:45
7. 積分を「逆微分」として
19:26
9. 幾何学的面積としての積分
15:28
11. 統合の二重の視点
05:26
12. 微積分学の基本定理、第1部
19:36
13. 微積分学の基本定理、第2部
14:40
16. なぜ積分は微分よりも難しいのか
03:32
¥8,636
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