Introduction to linear algebra
tkn
This course covers introduction to linear algebra, and you can master introduction to linear algebra through the lectures.
초급
Linear Algebra
Đại số tuyến tính sử dụng Python - Sử dụng NumPy và SciPy
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách giải các bài toán khác nhau liên quan đến tính toán ma trận bằng thư viện SciPy của Python. Ngay cả khi bạn không biết Python, bạn vẫn có thể giải các bài toán đã cho ngay cả khi kiến thức của bạn ở mức tối thiểu.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cách giải các bài toán đại số tuyến tính bằng Python
Sử dụng thư viện NumPy và SciPy
Ứng dụng thực tế của phép toán ma trận và nâng cao hiệu quả tính toán
Không, đây có phải là câu chuyện của tôi không?
🌿 TRƯỜNG HỢP 1 🌿
Tôi đã hoàn thành khóa học Nhập môn Đại số Tuyến tính. Cuối cùng tôi cũng đã thành thạo. Cứ giao cho tôi bất kỳ bài toán nào, tôi cũng có thể giải một cách hoàn hảo. Nhưng... tôi cần phải phân tích giá trị kỳ dị của một ma trận 100 x 100 ngay bây giờ. Nghiêm túc mà nói... Tôi đã thành thạo đại số tuyến tính, nhưng bài toán này sẽ mất rất nhiều thời gian.🌿 TRƯỜNG HỢP 2 🌿
Giáo sư: Hãy tính gần đúng dữ liệu này bằng hàm bậc hai vào ngày mai.
Học sinh: Vâng, em hiểu rồi. Có bao nhiêu điểm dữ liệu?
Giáo sư: 40.000.
học sinh: ??
Giáo sư: À, nhân tiện, chúng ta thử ghép a+b*sinh(x)+c*Log(x) xem sao? Chúng ta có thể làm nhanh được không?
học sinh: ?????????
🌿 TRƯỜNG HỢP 3 🌿
Bây giờ tôi không còn học đại học nữa, tôi không thể sử dụng Matlab... Nó quá đắt... Ha... Nhưng làm sao để giải phương trình ma trận...? Tôi sẽ phải giải thêm trong tương lai, nhưng có cách nào để làm được không?
Hãy cùng giải quyết nhiều bài toán tính toán ma trận khác nhau bằng NumPy và SciPy.
Để giải nhanh các bài toán tính toán ma trận, bạn cần sử dụng thư viện NumPy và SciPy trong Python. Bạn đã bao giờ muốn giải phương trình ma trận bằng máy tính chưa? Bạn muốn tìm trị riêng? Hay bạn cần những hàm này ngay lập tức?
Trong khóa học này, bạn sẽ sử dụng thư viện SciPy của Python để giải quyết nhiều bài toán tính toán ma trận. Ngay cả khi bạn không biết Python hoặc có kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính nhập môn, nội dung khóa học vẫn được thiết kế để giúp bạn áp dụng kiến thức ngay sau khi hoàn thành khóa học. Đừng lo lắng, hãy tham gia cùng chúng tôi!
Mục tiêu học tập 📜
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách giải các bài toán đại số tuyến tính trên máy tính bằng SciPy và NumPy.
Những người như thế này sẽ thích nghe điều này! ✨
- Sinh viên kỹ thuật và sinh viên sau đại học
- Bất kỳ ai cần tìm ngay lời giải cho một phương trình ma trận
- Dành cho những ai muốn tìm giá trị riêng và vectơ riêng ngay lập tức
- Bất kỳ ai muốn thử SVD hoặc cần giải pháp cho phương pháp bình phương nhỏ nhất
- Những người đã học Giới thiệu về Đại số tuyến tính
- Bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu thư viện SciPy cho Python
Kiểm tra trước khi tham gia lớp học! ✒️
- Bạn có thể tham gia khóa học ngay cả khi bạn không có kiến thức chuyên môn về Python.
- Các bài giảng và đào tạo thực hành được tiến hành đồng thời.
- Đối với những ai có kế hoạch sử dụng thư viện Lapack trong tương lai, tôi sẽ giải thích các hàm Lapack liên quan đến các hàm được sử dụng trong khóa học.
- Trong bài giảng này, chúng ta sẽ không tìm hiểu lý thuyết phân tích số liên quan đến tính toán ma trận.
Những câu hỏi cần hỏi trước khi tham gia lớp học!
H. Có đúng là phương trình ma trận có thể giải được trên máy tính không?
A. Tất nhiên rồi. Sẽ kỳ lạ hơn nếu nó không được giải bằng máy tính!
H. Tôi cần tìm các giá trị riêng của một ma trận lớn ngay bây giờ. Làm thế nào để làm được? Tôi không thể giải thủ công được 😭😭
A. Đừng lo lắng. Bạn có thể làm được điều đó chỉ với vài dòng mã Python. Khóa học này là dành cho bạn.
H. Tôi không có kinh nghiệm lập trình... nhưng tôi muốn giải các bài toán đại số tuyến tính trên máy tính!
A. Chào mừng! Rất dễ để theo dõi.
H. Tôi nghe nói Python chậm... Học nó có thực sự không thực tế không?
A. Các hàm SciPy mà chúng ta sẽ học sử dụng các hàm được viết bằng Fortran (được phát triển trong nhiều thập kỷ!). Chúng có tốc độ và độ chính xác đủ để sử dụng thực tế.
H. Bạn nghe nói ở đâu rằng... mọi người thường tự viết mã...?
A. Có những hàm liên quan đến đại số tuyến tính đã được phát triển qua nhiều thập kỷ, chứ không chỉ vài năm. Chỉ cần biết cách sử dụng chúng cũng có thể giúp ích rất nhiều cho cuộc sống của bạn.
Bạn có muốn tham gia khóa học này không?
Bài giảng toán học của người chia sẻ kiến thức Jo Beom-hee
Giới thiệu về Đại số tuyến tính
.png?w=960)
Giải tích vectơ loạt 1
Cơ sở của phép phân biệt
Cơ sở của phép phân biệt
Phân biệt chi tiết: Nền tảng của lý thuyết tối ưu hóa và hàm vectơ
Cơ bản về tích hợp
Tích hợp nâng cao
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn học các khái niệm đại số tuyến tính thông qua thực hành viết mã thực tế
Những người muốn học đại số tuyến tính bằng thư viện Python NumPy và SciPy
Bất kỳ ai muốn mở rộng kiến thức toán học và khoa học máy tính bằng cách đề cập đến các khái niệm đại số tuyến tính thực tế
6,189
Học viên
171
Đánh giá
387
Trả lời
4.7
Xếp hạng
7
Các khóa học
새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
전문분야 (+좋아하는 분야) 👨🎓
- 전공: 원자력
- 수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
- 컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
출신학교
- 박사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2011 ~ 2016
- 석사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2009 ~ 2011
- 학부: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2005 ~ 2009
- 고등학교: 경기과학고, 2003 ~ 2005
경력
- 2019 ~: 인프런강사
- 2017 ~ 2018: 스탠다드에너지, 연구소장
- 2016 ~ 2017: 스탠다드에너지, 특수연구 총괄
링크
- 블로그: https://blog.naver.com/bumhee34
- 유튜브: https://www.youtube.com/channel/UCsaTZaR2itIeT0eVHPi1_cw
- 이메일 bumhee34@gmail.com
Chương trình giảng dạy
Tất cả
29 bài giảng ∙ (13giờ 31phút)
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
8 đánh giá
5.0
8 đánh giá
gwlĐánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
76% đã tham giaI am writing my first review on the 25th/29th class, 10h33m class time. I am not a person who usually writes things like this, so I think I should write it now so that I don't procrastinate. Reason for taking the class: While studying ML, I needed to learn Numpy slicing correctly, and while looking around the course, I thought it would cover it, so I took the course. Review: I needed to learn Numpy slicing correctly. I did not take Beomhee Cho's linear algebra lecture in advance, but I had no problem following it. If you follow this course calmly, you will learn how to use Scipy's linalg functions sufficiently. The explanations and examples of how to use functions are thorough, and the instructor explains them in detail without making students think, "Obviously, I know that." That is why I want to listen to Beomhee Cho's linear algebra lecture that you posted before. (I thought they would give out a discount coupon if Infraon was renewed... but they didn't. Haha)
- tknGiảng viên
Thank you for your valuable review!!ㅎㅎ Since this is a course that I created without a textbook or a given curriculum, I personally have a lot of affection for it because I put a lot of effort into it. If you see any parts that are lacking or need to be updated while watching the course, please send me a message or email me feedback at any time and I will do my best to reflect them. There may be parts that I didn't even think of, so if you actively give me opinions, the course can be updated(!) and revised. (I'm currently creating another math-related course. I hope you'll show a lot of interest in the future ㅎㅎ)
- heo0229
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 4.9
5
45% đã tham giaAt the beginning of the lecture, you said that if you get a chance, you will also open a course on the legendary language Fortran. Please do open it! It is necessary for graduate schools that use Fortran.
- tknGiảng viên
I will definitely try to make it in the future as soon as I have time. Thank you!
- plan20091286
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.6
- cksgh91034063
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 4.8
- epicshark70492
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.8
1.163.974 ₫
Khóa học khác của tkn
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
