Giới hạn của hàm số, đạo hàm, đạo hàm, công thức đạo hàm, cách sử dụng đạo hàm
phép tính
phép tính vi phân
Toán học không bao giờ bỏ rơi bạn.
Vì vậy, đừng bỏ cuộc nhé.
Tôi muốn tất cả những ai sử dụng toán học đều học toán một cách đúng đắn. Dự án "Giải phóng Nhân loại khỏi Toán học" cung cấp hướng dẫn chuyên biệt cho từng môn toán, từng môn một. Chúng tôi sẽ dạy bạn chuyên sâu hơn và thực hành nhiều hơn những gì bạn học ở trường đại học, biến bạn thành một thiên tài toán học.
Trong bài giảng này, chúng ta sẽ đề cập đến phép tính vi phân, một môn học thiết yếu trong mọi môn học và lĩnh vực sử dụng toán học .
📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!
1) Đạo hàm của tất cả các đạo hàm
Để thực hành đầy đủ phép tính vi phân, chúng ta sẽ tìm đạo hàm của tất cả các hàm thường được sử dụng trong kỹ thuật.
2) Giải quyết các bài toán thực hành
Chúng ta hãy cùng giải các bài tập thực hành khác nhau mà chúng ta đã chuẩn bị.
Để tìm hiểu kỹ về phép phân biệt, chúng ta sẽ nghiên cứu tám chương sau:
Khóa học này dành cho ai?
Nhà nghiên cứu và phát triển sử dụng toán học
người học học sâu
Cần biết trước khi bắt đầu?
Học sinh học đại số cơ bản
2,872
Học viên
115
Đánh giá
79
Trả lời
5.0
Xếp hạng
13
Các khóa học
[멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정
[국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프
[삼성전기] 신입SW과정 전문반
[국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링
[국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작
[국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정
[원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정
[한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육
[SK m&service] 데이터 기반 의사결정
[한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy
[서울시 교육청] 신기술분야 연수
[KT] KT AI 역량향상 과정
[K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프
[경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI
[경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문
[서울과학기술원] AI 활용 심화교육
[서울대학교] AI 활용 역량강화 교육
[HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발
[멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터
[패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝
[패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z
[패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials
[패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차
[패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2
Tất cả
79 bài giảng ∙ (16giờ 44phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
8 đánh giá
5.0
8 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Hello. I was a dropout, but I am currently working as an ML developer. I felt that I needed math to do well in AI. While I was thinking about whether I should buy and solve the special lecture for the college entrance exam again, I came across Professor Shin Kyung-sik's "Basic Algebra" lecture. It was easy to build up the overall foundation, and it was also easy to review only the necessary parts. The best part was that it was really easy to understand because it was likened to computer engineering. Of course, there were many parts that took a long time to understand. Next, I found out that he also produced a calculus lecture, so I bought it right away. As expected, it was good that he explained it in an easy-to-understand way, and he divided the chapters by concept, so it was good to study briefly during my commute to and from work. I was confused because the lecture materials were in English. However, when developing, you have to use a lot of English, and to use ML, you have to look up a lot of papers. Since he used English, I could immediately tell that "That's what I saw in the lecture" especially when understanding ML methods and papers. I thought it was a good decision to buy the lecture, and I bought the linear algebra lecture right away. Looking at Professor Shin Kyung-sik's profile, there are no lectures on integration and statistics yet. If you make one, I will buy it right away. He also uploaded a lecture on signal processing on YouTube, which was very helpful. I am also looking forward to the NumPy lecture that will be released soon.
Hello! I'm really glad that the lecture was helpful! It's not easy, but I think it's really great that you chose to walk the path! I will try to provide other math lectures with good quality as soon as possible in the future😃
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 16
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
It was a great help that you explained it step by step in an easy way. Could you tell me a rough schedule of when the integral part and linear algebra lectures will open?
Hello! Thank you for liking the lecture. Linear algebra is currently being recorded. However, since the lecture is long, it is expected to take about a month. Integral will be prepared after the linear algebra and probability lectures are finished~
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
It's been a while since I've listened to a proper math differential lecture. Thank you. I know you're busy, but if you make linear algebra, statistics, etc. in the future, I'll promote it to people around me and listen to it more diligently.
Thank you for your positive feedback on the lecture😃 We are currently preparing linear algebra and statistics lectures, so we will come back with better lectures!
807.067 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[PL 0303] Python for Data Visualization - Matplotlib Master Class講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/336172/cover/80fa86e7-dcb6-4b0f-b15b-323b6fa32809/336172.png?f=avif&w=420)
![[PL 0302] Python for Data Manipulation - NumPy Masterclass講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334756/cover/a4cbdc80-53da-4422-9b8d-67362b68a9fa/334756.png?f=avif&w=420)
![[PY 0201] Python Level 1 for Artificial Intelligence講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332643/cover/db98c954-be00-44ca-bd33-3cd69e290fff/Untitled.001.png?f=avif&w=420)
![[PL 0301] Python Virtual Environment and Anaconda講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334755/cover/9d8ca8fb-2031-4dba-aa31-efb43963dba7/334755.png?f=avif&w=420)
![[PY 0205] Python Level 4 for Artificial Intelligence - Objects and Classes講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334425/cover/d595b571-3e0c-4a63-9d5f-f2195736de2b/334425.png?f=avif&w=420)
![[PY 0204] Python Level 3 for Artificial Intelligence - Functions講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333279/cover/eb80d90b-0359-4c7d-b9ee-f4997c35171d/333279.png?f=avif&w=420)
![[PY 0203] Debugging Fundamentals講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333278/cover/1c14834a-9ab7-4973-b8f0-e8f6f24bffc8/333278.png?f=avif&w=420)
![[PY 0202] Python Level 2 for Artificial Intelligence講義サムネイル](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332825/cover/af1a2083-d1ee-4b72-8ce9-55281cb89c9a/332825.png?f=avif&w=420)
