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。
Beginner
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。
受講生 33名
難易度 入門
受講期間 無制限
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
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
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
全体
3件
¥8,545
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