確率と統計の基礎
tkn
数学が好きな人は手を挙げて！ 確率と統計を学びたい人は手を挙げて！
中級以上
Probability and Statistics, Statistics
ベクトル微積分シリーズ2 - 微分深化：最適化理論の基礎とベクトル関数
この講座を通じて多変数関数の最適化理論の基礎を学び、ベクトル関数に関する全般的な内容を学ぶことになります。
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
soy_kim
71% 受講後に作成
シリーズ1 みな聞きシリーズ2にも引き続き勉強しています。最良の部分は細かいことまで細かく説明してくれますから、概念を正確にわらわせることができ、とても良いです。授業資料の中で見れば図式化して見せてくれる絵がありますが、これが概念理解に大きな助けになります。一人で独学しようとする方々にも本当に良い講義になりそうです。 丁寧に制作された講義というのが感じられて5つ星で評価するにはなぜかだからㅎㅎ私も丁寧に受講評を残します:) 同じクオリティで後で確率統計講座も作っていただけますか？積分シリーズも早く出てほしいです..!ぜひお願いします。無条件に聞くよ！
5.0
송민호
100% 受講後に作成
はい、内容はとても良いです
5.0
유승후
49% 受講後に作成
工学部生なら必須。整理用、学習用いずれも最高です。 大学院レベルの講義も聞きたいです。
受講後に得られること
高階微分
多変数関数のテイラー展開
多変数関数の最大値と最小値を求める
最適化理論
弧の長さ（arc length）に対する理解
曲率に対する理解
ダイバージェンス（divergence）に対する理解
ベクトル場に対する理解
「ベクトル微積分」シリーズ紹介
ベクトル微積分は物理学、工学、AI、ディープラーニング、コンピュータグラフィックス、経済学など、数え切れないほど多くの分野で必要とされる必須知識です。しかし、内容が非常に膨大で、独学で進めるには困難が伴います。そこで、必要な内容だけを厳選してしっかりとお伝えする、このシリーズを制作することになりました。
シリーズごとに一つずつ着実にマスターしていけば、皆さんもベクトル微積分を攻略できるはずです。
退屈で難しく感じられたベクトル微積分が、この講座を通じて簡単になります！ 👊
シリーズは次のように構成されています。
- チャプター1 The Geometry of Euclidean Space
- チャプター2 Differentiation
シリーズ 2 - 微分 応用現在の講座
- チャプター3 Higher-Order Derivatives; Maxima and Minima
- チャプター4 Vector-Valued Functions
- チャプター5 Double and Triple Integrals
- チャプター6 The Change of Variables Formula
- チャプター7 Integral Over Paths and Surfaces
- チャプター8 The Integral Theorems of Vector Analysis
ベクトル微積分学 第2シリーズ：最適化理論の基礎とベクトル関数
シリーズ2では、シリーズ1の内容を基に、多変数関数の最大・最小に関する理論とベクトル関数に関する全般的な理論を学ぶことになります。
- ベクトル関数に関する全般的な理論を学びます。これは、後に積分シリーズで学ぶ美しい（！）理論を学習する際に必要となる内容です。 また、物理学や工学に登場する数多くの数式で使用される数学記号に慣れることができます。
講座について気になる部分を確認してみましょうか？ 🙋♂️
Q. 前提知識は必要ですか？
A. 私の最初の講義である<ベクトル微積分学シリーズ1>を受講している必要があり、微積分1の大部分の内容を理解している必要があります。しかし、講座を進めながら必要な微積分1の内容は簡単に復習してから進みますので、あまり心配しなくても大丈夫です。
Q. 講義は難しくありませんか？
A. 大学で学ぶ微積分2という科目が難しく感じられる理由は、純粋に1学期ですべての内容を扱うのが難しいためです。限られた時間の中で多くの部分を学生が自習しなければならないため、難しく感じられるのは当然のことです。この講座では、難しく感じられる可能性のある部分を最大限詳しく解き明かして説明します。微積分1とこの講義シリーズ1を理解されている方であれば、特に問題なく学べると思います。
受講前にご確認ください！
- 😲 1つの講座につき最低30時間以上の労力をかけて完成させました。 適当にやるのは嫌いです。
- 😪 講義での話すスピードが遅く感じられる場合は、1.25〜1.5倍速で視聴することをお勧めします。
- 🙋♂️ いつでも気になる点や改善してほしい点があれば、気軽にお知らせください。
- 😫 講座の内容以外の個人的な宿題、試験問題の解答、過去問の解説などに関する質問はお受けしておりません。
こちらの講座も受講してみませんか？
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
大学生（特に工学生）
大学院生
微積分2を勉強しようとしている方へ
多変数関数の微分について知りたい方へ
最適化理論の基礎を学びたい方へ
金融数学、数理経済学の理解が必要な方へ
趣味で数学を勉強しようとしている方々
前提知識、
必要でしょうか？
微分積分1
ベクトル解析シリーズ1
線形代数学（オプション）
こんにちは
tknです。
6,439
受講生
181
受講レビュー
387
回答
4.7
講座評価
7
講座
新しいことを学び、教えることが好きです。
Inflearnを通じて、多くの方々のお役に立てれば幸いです。
専門分野（＋好きな分野）👨🎓
- 専攻：原子力
- 数学：線形代数学概論、大学微積分、ベクトル微積分学、応用微分方程式、応用解析方程式、確率と統計、数値解析
- コンピューター言語: Fortran (MPI, OpenMPを含む), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
出身校
- 博士：KAIST、原子力および量子工学科、2011 ~ 2016
- 修士：カイスト（KAIST）、原子力および量子工学科、2009 ~ 2011
- 学部：カイスト（KAIST）、原子力および量子工学科、2005 ~ 2009
- 高校：京畿科学高校、2003 ~ 2005
経歴
- 2019 ~: インフラン講師
- 2017 ~ 2018: スタンダードエナジー、研究所長
- 2016 ~ 2017: スタンダードエナジー、特殊研究総括
リンク
- ブログ: https://blog.naver.com/bumhee34
- YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCsaTZaR2itIeT0eVHPi1_cw
- メール bumhee34@gmail.com
カリキュラム
全体
45件 ∙ (13時間 4分)
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
6件
5.0
6件の受講レビュー
designproc3651受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
- akayskim3397
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
71% 受講後に作成シリーズ1 みな聞きシリーズ2にも引き続き勉強しています。最良の部分は細かいことまで細かく説明してくれますから、概念を正確にわらわせることができ、とても良いです。授業資料の中で見れば図式化して見せてくれる絵がありますが、これが概念理解に大きな助けになります。一人で独学しようとする方々にも本当に良い講義になりそうです。 丁寧に制作された講義というのが感じられて5つ星で評価するにはなぜかだからㅎㅎ私も丁寧に受講評を残します:) 同じクオリティで後で確率統計講座も作っていただけますか？積分シリーズも早く出てほしいです..!ぜひお願いします。無条件に聞くよ！
- tkn知識共有者
大切な受講評ありがとうございます!!ㅎㅎ 今後とも役立つ講座を作成させていただきます。 確かに、確信は当然のことながら電子メールでも数分に要請が来て、今後作るつもりで教科書たちは大体比較しました。 まず、ベクトル美積分学シリーズが全て完成となり、どんな講座を作るか悩んでみてくださいね。 積分シリーズもできるだけ早く作りましょう。もう一度ありがとう！良い一日になろう！ ㅎㅎ
- jhkang8311231
受講レビュー 7
∙
平均評価 4.9
- chhyoo58433
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
- pot12231232
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
tknの他の講座
知識共有者の他の講座を見てみましょう！
