선형대수학개론
조범희 (타블렛깎는노인)
이 강좌에서는 선형대수학개론을 다루며, 강의를 통해 선형대수학개론을 마스터할 수 있습니다.
초급
선형대수학
BEST
Cơ sở về xác suất và thống kê
Ai thích toán thì giơ tay! Ai muốn học xác suất và thống kê thì giơ tay!
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cơ sở của lý thuyết xác suất
Thống kê cơ bản
Bất kỳ ai cần hiểu biết cơ bản về xác suất và thống kê,
Những ai có kiến thức toán chưa vững, hãy cùng nhau giải quyết nhé! 🤚
✏️ Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học
- Bạn phải biết trình độ toán ở cấp trung học phổ thông.
- Bạn nên có kiến thức về phép tính vi phân đơn giản.
- Khóa học được thiết kế sao cho không yêu cầu kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính.
Xác suất và thống kê,
Vững chắc từ những điều cơ bản! 📐
.png?w=960)
Bất kỳ ai cần hiểu biết cơ bản về xác suất và thống kê
Một người có sự tò mò toán học mạnh mẽ
Khi học lại môn xác suất và thống kê mà tôi đã học ở trường đại học, tôi đã khám phá ra rất nhiều điều mà tôi không biết và thấy thú vị, vì vậy tôi nghĩ rằng sẽ tốt nếu chia sẻ chúng với mọi người, vì vậy tôi đã tạo ra điều này. Tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu bạn tham gia lớp học với tư duy cùng nhau học tập.
💡 Các tính năng của khóa học này
- Tôi không khuyến khích điều này với những người không giỏi toán.
- Khóa học này dành cho sinh viên năm thứ 2 hoặc thứ 3 chuyên ngành khoa học và kỹ thuật.
- Vì khóa học dựa trên các sách giáo khoa có sẵn miễn phí trên Internet nên bạn không cần phải mua sách riêng.
- Khi bạn hiểu đầy đủ bài giảng này, bạn sẽ có thể tự mình nghiên cứu chuyên sâu về sách giáo khoa xác suất và thống kê.
- Bạn có thể coi đây là khóa học nghiên cứu các định lý toán học thay vì tập trung vào giải quyết vấn đề. Tôi nghĩ đây sẽ là một khóa học tuyệt vời để lắng nghe với tâm thế cùng nhau học tập.
- Tài liệu khóa học sử dụng các thuật ngữ tiếng Anh theo nguyên bản. Vui lòng chỉ đăng ký nếu bạn đã xem video miễn phí và hài lòng. Đây không phải là khóa học để làm bài tập ở trường hoặc chuẩn bị cho kỳ thi.
Câu hỏi dự kiến Q&A 🤚
H. Thuật ngữ tiếng Anh có khó không?
Vì mỗi người có sự khác biệt nên tốt hơn là bạn nên xem qua các video miễn phí.
H. Có khó không?
Nếu bạn hiểu rõ về phép tính và giới thiệu về đại số tuyến tính thì có vẻ độ khó cũng tương tự.
H. Bạn có học nội dung được sử dụng trong thực hành thống kê không?
Không, điều đó không đúng.
H. Có vui không?
Nếu bạn thích toán, tôi nghĩ bạn sẽ thích nó. (😆😆)
H. Tôi có thể nhận được tài liệu bài giảng không?
Bài trình bày này được tạo bằng Google Slides và chỉ có thể xem trực tuyến.
Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ✒️
Lĩnh vực chuyên môn (+lĩnh vực yêu thích) 👨🎓
- Chuyên ngành: Năng lượng hạt nhân
- Toán học: Giới thiệu về đại số tuyến tính, phép tính đại học, phép tính vectơ, phương trình vi phân ứng dụng, phương trình phân tích ứng dụng, xác suất và thống kê, phân tích số
- Ngôn ngữ máy tính: Fortran (bao gồm MPI, OpenMP), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
Trường cũ
- Tiến sĩ: KAIST, Khoa Kỹ thuật hạt nhân và lượng tử, 2011-2016
- Bằng thạc sĩ: KAIST, Khoa Kỹ thuật hạt nhân và lượng tử, 2009-2011
- Đại học: KAIST, Khoa Kỹ thuật Hạt nhân và Lượng tử, 2005–2009
- Trường trung học phổ thông: Trường trung học khoa học Gyeonggi, 2003-2005
lịch sử cá nhân
- 2019 ~: Giảng viên Inflearn
- 2017 ~ 2018: Standard Energy, Giám đốc nghiên cứu
- 2016 ~ 2017: Standard Energy, Giám đốc nghiên cứu đặc biệt
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
sinh viên kỹ thuật
Dành cho những ai muốn nghiên cứu lý thuyết xác suất
통계 học cơ bản cần thiết cho những người
Những người có sở thích là toán học
Cần biết trước khi bắt đầu?
Niềm đam mê toán học
Kiến thức cơ bản về tích phân
6,115
Học viên
166
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
24 bài giảng ∙ (22giờ 10phút)
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
16 đánh giá
4.8
16 đánh giá
yadorangĐánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia성인 adhd에 아이큐가 두자리인 저도 무리없이 완강 하였습니다 확률론의 기본개념부터 잘알려주십니다. 필요할때마다 다시 들을수있으니 좋습니다! 좋은강의 만들어주셔서 감사합니다.
- 조범희 (타블렛깎는노인)Giảng viên
감사합니다...
- 허룡
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.6
5
67% đã tham gia선형대수학 강의 완강하고, 인프런 할인하길래 바로 구매했습니다. 아직 많은 강의 수강하진 않았지만 전체적으로 어떤 내용을 가르쳐주는지 강의 시작부분에서 모든 목차를 한번씩 다뤄주시길래 내용을 확인해보니 진짜 제가 딱 원하던 모든 것들이 다 들어있습니다. 딱하나 아쉬운 것은 저는 인공지능을 베이스로 공부하다 보니 베이지안 통계에 좀 더 중점을 맞춰 공부해야 한다는 점? 그러나 하나의 강의에서 수리통계와 베이즈 통계를 모두 다룬다는 것은 당연히 쉽지 않다는 것을 잘 알고 있고요.. 따라서 기회가 된다면 베이즈 통계학에 대한 내용도 추후에 추가된다면 참 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. 매 강의가 너무너무 만족스러워서 할인하길래 벡터미적분학 기초편도 미분,적분 1개씩 구매했습니다 ㅋㅋ 좋은강의 감사합니다.
- 송태영
Đánh giá 21
∙
Đánh giá trung bình 4.4
5
100% đã tham gia놓치기 쉬운 기본 개념을 착실하게 설명해주는 좋은 강의 입니다. 설명도 매우 알기 쉽고요. 강의 자료나 교재가 영어라는게 좀 아쉽지만, 그래도 매우 쉬운 영어로 되어 있어서 생각보다 부담이 덜 됩니다. 확률,통계의 기초를 배우기에 아주 좋은 강의라고 생각합니다. 한가지 단점은, 강의 하나 하나의 길이가 너무 길어요. 개인적으론 교재의 챕터를 기반으로 20분 전후로 끊어서 강의를 보고, 교재를 번갈아 보고 있는데요. 강의 구성을 조금 씩 끊어서 하셨으면 부담이 적어질것 같습니다. 이것 말고는 아주 마음에 듭니다. 그리고 고급 통계 강의도 추가되길 바랍니다.
- 조범희 (타블렛깎는노인)Giảng viên
감사합니다. 다를 강좌 만들때는 조금 짧게 나눠봐야겠네용 의견 감사합니다!!
- Juno
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
29% đã tham gia오오...돌아오셨군요 범희님..! 열심히 한 번 달려보겠습니다~!!
- 조범희 (타블렛깎는노인)Giảng viên
헉...듣지도 않고 5점을 주시다니... 도움이 되는 강좌이길 바랍니다!
- 웃지요
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.6
5
67% đã tham gia제 이해도가 깜빡 깜빡하지만, 추천하고 싶은 강의입니다.
- 조범희 (타블렛깎는노인)Giảng viên
저도 계속 까먹어서 한번씩 다시 봅니다! 수강평 감사합니다.
Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 4 ngày ngày
74.250 ₫
25%
2.092.198 ₫
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!
![[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?f=avif&w=420)
