강의

멘토링

커뮤니티

BEST
College Edu.

/

Mathematics

数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分

関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

難易度 入門

受講期間 無制限

  • asdfghjkl13551941
Integral Differential
Integral Differential
Integral Differential
Integral Differential

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

5.0

5.0

박영서

34% 受講後に作成

次回も撮ってください😭😭とても良いです

5.0

dongjoo

100% 受講後に作成

こんにちは。私は受刑者でしたが、現在ML開発者として働いています。 人工知能を良くするには結局数学が必要だと感じました。修能特講を再び買って解放しなければならないが悩んでいた中、神経式講師の"基礎代数学"講義に触れることになりました。 全体的な基礎を固めやすく、また必要な部分だけを振りやすくしました。もちろん理解するのに時間がかかった部分も多かったです。 次に、微積分講義も製作されたことを知り、すぐに購入しました。やはりわかりやすく説明してくれて良かったし、概念別にチャプターを分けてくださって出勤、退勤時間にちょっとしたら勉強できてよかったです。 講義教材が英語なので慌てました。しかし、開発をすれば英語をたくさん使うべきで、MLを使うには論文もたくさん探してみなければなりません。英語を使ってくれて特にML method、論文を理解するとき "講義で見たそれだね"とすぐ気づくことができました。 講義を購入することは本当にうまくいったと思い、すぐに線形代数講義も購入しました。 신경식講師さんのプロフィールを見ると、まだ積分と統計講義がありませんでした。製作していただければすぐ購入いたします。そしてYouTubeには信号処理講義も載せてくれましたが、多くの役に立ちました。今すぐ公開されるナンパイ講義も期待されます。

5.0

김정수

100% 受講後に作成

講義はよく聞きました。私も積分、線形代数、統計を待っています。 ^^

受講後に得られること

  • 微積分学

  • 微分法

数学はあなたをあきらめません。
だからあなたもあきらめないでください。

数学から人類を自由にしなさい😎

数学を使用するすべての方がきちんと数学を学んでほしいです。 <数学から人類を自由にせよ>プロジェクトでは、数学のすべての科目を一つずつ専門的に学びます。大学で学ぶよりも深く、より多くの練習をして数学の幽霊で作ります。

今回の講義では、数学が使われるすべての科目、分野に不可欠な科目である微分を扱う予定です。



📢受講前に確認してください!

  • 本講義は連載式講義で、5月29日まで継続的な講義アップロードが行われる予定です。

この講義だけの特長 🔆

1) すべての導関数の導出
微分を十分に練習するために、工学でよく使用されるすべての関数の導関数を直接導きます。


2)練習問題の解決

自分で準備したさまざまな練習問題を直接解きます。


こんなことを学びます📚

私たちは、微分を確実に学ぶために、次の8つの章を学びます。


参考書 📖


関連講義🤓


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 数学を利用した研究開発者

  • ディープラーニング学習者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基礎代数学編受講生

こんにちは
です。

3,491

受講生

160

受講レビュー

85

回答

4.9

講座評価

16

講座

講義実績

  • [LIKE LION] 人工知能中上級課程

  • [国立気象科学院] 2022年、2023年、2025年 気象AIブートキャンプ

  • [サムスン電機] 新入SW課程 専門クラス

  • [国家科学技術人力開発院] R&D遂行能力強化長期メンタリング

  • [国家科学技術人力開発院] R&D専門課程 eラーニングコンテンツ制作

  • [国家科学技術人力開発院] ポスドク研究員 研究データ視覚化課程

  • [円光大学校] 円光大学校 AI集合教育およびAI長短期課程

  • [韓国知能情報社会振興院] SW女性人材教育

  • [SK m&service] データに基づいた意思決定

  • [韓国ITビジネス振興協会] ICT COG Academy

  • [ソウル市教育庁] 新技術分野研修

    [KT] KT AI 活用能力向上コース [K-ICT] データ安心区域分析キャンプ [京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI [京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析

  • [KT] KT AI 活用能力向上コース

  • [K-ICT] データ安心区域分析キャンプ

  • [京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI

  • [京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析入門

  • [ソウル科学技術院] AI活用深化教育

  • [ソウル大学校] AI活用能力強化教育

  • [HD韓国造船海洋] AIC AI研究職の職務能力評価開発

  • [マルチキャンパス] 原理から実装まで、機械学習の核心アルゴリズムマスター

    [패스트캠퍼스] 数学的にアプローチするディープラーニング [패스트캠퍼스] 一気に終わらせる機械学習とデータ分析

  • [ファストキャンパス] 数学的にアプローチするディープラーニング

  • [패스트캠퍼스] 一気呵成に終わらせる機械学習とデータ分析 A-Z

  • [ファストキャンパス] バイトディグリー Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [ファストキャンパス] ディープラーニング・人工知能 超格差

  • [ファストキャンパス] コンピュータ工学 超格差 VER.2

カリキュラム

全体

79件 ∙ (16時間 44分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

11件

5.0

11件の受講レビュー

  • 1park41702629님의 프로필 이미지
    1park41702629

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    34% 受講後に作成

    次回も撮ってください😭😭とても良いです

    • kek36397736님의 프로필 이미지
      kek36397736

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      8% 受講後に作成

      • dongjoo2350님의 프로필 이미지
        dongjoo2350

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        こんにちは。私は受刑者でしたが、現在ML開発者として働いています。 人工知能を良くするには結局数学が必要だと感じました。修能特講を再び買って解放しなければならないが悩んでいた中、神経式講師の"基礎代数学"講義に触れることになりました。 全体的な基礎を固めやすく、また必要な部分だけを振りやすくしました。もちろん理解するのに時間がかかった部分も多かったです。 次に、微積分講義も製作されたことを知り、すぐに購入しました。やはりわかりやすく説明してくれて良かったし、概念別にチャプターを分けてくださって出勤、退勤時間にちょっとしたら勉強できてよかったです。 講義教材が英語なので慌てました。しかし、開発をすれば英語をたくさん使うべきで、MLを使うには論文もたくさん探してみなければなりません。英語を使ってくれて特にML method、論文を理解するとき "講義で見たそれだね"とすぐ気づくことができました。 講義を購入することは本当にうまくいったと思い、すぐに線形代数講義も購入しました。 신경식講師さんのプロフィールを見ると、まだ積分と統計講義がありませんでした。製作していただければすぐ購入いたします。そしてYouTubeには信号処理講義も載せてくれましたが、多くの役に立ちました。今すぐ公開されるナンパイ講義も期待されます。

        • asdfghjkl13551941
          知識共有者

          こんにちは! 講義が役に立ったなんて心から幸いですね! 簡単ではありませんが、ぐらい歩くのを選んだのは心から素敵だと思います! 今後、できるだけ早く他の数学講義も良いクオリティでご提供させていただきますように😃

      • wildlinekim9846님의 프로필 이미지
        wildlinekim9846

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        講義はよく聞きました。私も積分、線形代数、統計を待っています。 ^^

        • thestand9님의 프로필 이미지
          thestand9

          受講レビュー 16

          平均評価 5.0

          5

          99% 受講後に作成

          じっくりと簡単に教えてくれて大きな助けになりました。 もし積分パーツと線形代数講義はいつ頃オープンするのかおおよそのスケジュールでも分かるでしょうか?

          • asdfghjkl13551941
            知識共有者

            こんにちは! 講義をよく見てくれてありがとう。 線形代数は現在記録中です。 ただし、講義分が多く、一ヶ月ほどかかると予想されます。 積分は線形代数と確率講義が終わった後に準備する予定です〜

        ¥4,711

        asdfghjkl13551941の他の講座

        知識共有者の他の講座を見てみましょう!