Cơ sở về xác suất và thống kê
tkn
Ai thích toán thì giơ tay! Ai muốn học xác suất và thống kê thì giơ tay!
중급이상
Probability and Statistics, Statistics
Giải tích vectơ loạt 2 - Vi phân nâng cao: Nguyên tắc cơ bản của lý thuyết tối ưu hóa và hàm vectơ
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản về lý thuyết tối ưu hóa hàm nhiều biến và thông tin chung về hàm vectơ.
(5.0) 6 đánh giá
602 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
Integral Differential
Integral Differential
Integral Differential
Integral Differential
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
5.0
soy_kim
71% đã tham gia
Tôi đã học xong Series 1 và đang tiếp tục học Series 2. Điều tuyệt vời nhất là mọi chi tiết đều được giải thích chi tiết nên tôi có thể hiểu chính xác khái niệm này. Trong số các tài liệu của lớp có những hình ảnh sơ đồ rất hữu ích trong việc hiểu các khái niệm. Tôi nghĩ đây sẽ là một bài giảng thực sự tốt cho những ai muốn tự học. Tôi cảm thấy khóa học này được tạo ra một cách cẩn thận nên rất khó để đánh giá nó chỉ với 5 sao, vì vậy tôi sẽ để lại đánh giá chân thành :) Bạn có thể vui lòng tổ chức một khóa học thống kê xác suất với chất lượng tương tự trong tương lai không? Tôi hy vọng bộ truyện tích hợp sẽ sớm ra mắt! Làm ơn, làm ơn. Tôi chắc chắn sẽ lắng nghe!
5.0
송민호
100% đã tham gia
Vâng, nội dung rất hay
5.0
유승후
49% đã tham gia
Nếu là sinh viên kỹ thuật, đây là thứ bắt buộc, tốt nhất cho cả việc sắp xếp và học tập. Tôi cũng muốn nghe các bài giảng ở trình độ sau đại học.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
biệt hóa bậc cao
Khai triển Taylor của hàm nhiều biến
Tìm giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của hàm nhiều biến
lý thuyết tối ưu hóa
Hiểu chiều dài cung
Hiểu độ cong
Hiểu sự khác biệt
Hiểu các trường vectơ
Giới thiệu loạt bài ‘Tính toán vectơ’
Phép tính vectơ là kiến thức thiết yếu cần thiết trong vô số lĩnh vực, bao gồm vật lý, kỹ thuật, AI, học sâu, đồ họa máy tính và kinh tế. Tuy nhiên , nội dung quá rộng nên khó có thể học một mình. Đó là lý do tại sao chúng tôi tạo ra loạt bài này để chỉ chọn lọc những thông tin cần thiết và cung cấp thông tin chính xác cho bạn.
Nếu bạn từ từ chinh phục từng chuỗi một, bạn cũng sẽ có thể chinh phục được phép tính vectơ.
Phép tính vectơ tưởng chừng như nhàm chán và khó giờ lại trở nên dễ dàng nhờ khóa học này! 👊
Bộ truyện có cấu trúc như thế này.
Series 1 - Khái niệm cơ bản về sự khác biệt
- Chương 1 Hình học của không gian Euclide
- Chương 2 Sự khác biệt
Series 2 - Khóa học hiện tại về phép tính vi phân nâng cao
- Chương 3 Đạo hàm bậc cao; Cực đại và cực tiểu
- Chương 4 Hàm có giá trị vectơ
Series 3 - Khái niệm cơ bản về tích hợp
- Chương 5 Tích phân đôi và tích phân ba
- Chương 6 Công thức biến đổi
- Chương 7 Tích phân trên đường đi và bề mặt
- Chương 8 Các định lý tích phân của phân tích vectơ
Bài giải tích vectơ thứ 2: Nguyên tắc cơ bản của lý thuyết tối ưu hóa và hàm vectơ
Trong Series 2, dựa trên nội dung của Series 1, bạn sẽ học lý thuyết về hàm nhiều biến cực đại/cực tiểu và lý thuyết tổng thể về hàm vectơ.
- Bạn sẽ học lý thuyết tổng thể về hàm vectơ, điều này cần thiết để học các lý thuyết hay (!) mà bạn sẽ học trong loạt bài tích phân sau này. Bạn cũng sẽ làm quen với các ký hiệu toán học được sử dụng trong nhiều phương trình trong vật lý và kỹ thuật.
Chúng ta hãy xem một số điều bạn có thể tò mò về khóa học. 🙋♂️
Q. Kiến thức tiên quyết có cần thiết không?
A. Bạn phải học bài giảng đầu tiên của tôi, <Giải tích vectơ 1>, và biết hầu hết nội dung của Giải tích 1. Tuy nhiên, vì nội dung Giải tích 1 bắt buộc trong suốt khóa học rất đơn giản nên chúng ta sẽ ôn lại và học tiếp nên các bạn không cần phải lo lắng quá.
Q. Bài giảng có khó không?
A. Lý do khiến môn Giải tích 2, một môn học được dạy ở đại học, cảm thấy khó đơn giản là vì khó có thể ôn hết tất cả nội dung trong một học kỳ. Không khỏi cảm thấy khó khăn vì học sinh phải tự học rất nhiều trong một khung thời gian eo hẹp. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ giải thích những phần có vẻ khó một cách chi tiết nhất có thể. Tôi nghĩ rằng bất cứ ai hiểu Giải tích 1 và loạt bài giảng 1 này sẽ có thể học nó mà không gặp bất kỳ trở ngại nào.
Hãy tham khảo trước khi tham gia khóa học!
- 😲 Mỗi khóa học mất ít nhất 30 giờ nỗ lực để hoàn thành. Tôi ghét làm mọi việc một cách thô bạo.
- 😪 Nếu tốc độ nói trong bài giảng có vẻ chậm, chúng tôi khuyên bạn nên xem ở tốc độ 1,25 đến 1,5 lần.
- 🙋♂️ Vui lòng cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn cải thiện bất cứ lúc nào.
- 😫 Chúng tôi không nhận các câu hỏi về bài tập cá nhân, giải bài kiểm tra, giải phả hệ, v.v. ngoài nội dung khóa học.
Bạn cũng muốn tham gia khóa học này phải không?
Bài giảng toán của người chia sẻ kiến thức Beomhee Cho
Giới thiệu về Đại số tuyến tính
Đại số tuyến tính với Python
Công dụng của Numpy và SciPy
Công dụng của Numpy và SciPy
Khái niệm cơ bản về sự khác biệt
Khái niệm cơ bản về tích hợp
Tích hợp nâng cao
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Sinh viên đại học (đặc biệt là sinh viên kỹ thuật)
sinh viên sau đại học
Những người muốn học Giải tích 2
Những người muốn biết về đạo hàm của hàm nhiều biến
Những người muốn nghiên cứu những điều cơ bản của lý thuyết tối ưu hóa
Những người cần hiểu biết về toán tài chính và toán kinh tế
Những người muốn học toán như một sở thích
Cần biết trước khi bắt đầu?
Giải tích 1
Phép tính vectơ loạt 1
Đại số tuyến tính (Tùy chọn)
6,360
Học viên
180
Đánh giá
387
Trả lời
4.7
Xếp hạng
7
Các khóa học
Tôi thích học hỏi và giảng dạy những điều mới mẻ.
Hy vọng thông qua Inflearn, tôi có thể giúp ích được cho nhiều người.
Lĩnh vực chuyên môn (+Lĩnh vực yêu thích) 👨🎓
- Chuyên ngành: Năng lượng hạt nhân
- Toán học: Nhập môn Đại số tuyến tính, Vi tích phân đại học, Vi tích phân vectơ, Phương trình vi phân ứng dụng, Giải tích ứng dụng, Xác suất và Thống kê, Giải tích số
- Ngôn ngữ máy tính: Fortran (bao gồm MPI, OpenMP), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …
Trường học tốt nghiệp
- Tiến sĩ: KAIST, Khoa Kỹ thuật Hạt nhân và Lượng tử, 2011 ~ 2016
- Thạc sĩ: KAIST, Khoa Kỹ thuật Hạt nhân và Lượng tử, 2009 ~ 2011
- Cử nhân: KAIST, Khoa Kỹ thuật Hạt nhân và Lượng tử, 2005 ~ 2009
- Trường trung học phổ thông: Trường Trung học Khoa học Gyeonggi, 2003 ~ 2005
Kinh nghiệm làm việc
- 2019 ~: Giảng viên Inflearn
- 2017 ~ 2018: Standard Energy, Giám đốc viện nghiên cứu
- 2016 ~ 2017: Standard Energy, Tổng quản lý nghiên cứu đặc biệt
Liên kết
- Blog: https://blog.naver.com/bumhee34
- Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCsaTZaR2itIeT0eVHPi1_cw
- Email bumhee34@gmail.com
Chương trình giảng dạy
Tất cả
45 bài giảng ∙ (13giờ 4phút)
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
6 đánh giá
5.0
6 đánh giá
akayskim3397Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
71% đã tham giaTôi đã học xong Series 1 và đang tiếp tục học Series 2. Điều tuyệt vời nhất là mọi chi tiết đều được giải thích chi tiết nên tôi có thể hiểu chính xác khái niệm này. Trong số các tài liệu của lớp có những hình ảnh sơ đồ rất hữu ích trong việc hiểu các khái niệm. Tôi nghĩ đây sẽ là một bài giảng thực sự tốt cho những ai muốn tự học. Tôi cảm thấy khóa học này được tạo ra một cách cẩn thận nên rất khó để đánh giá nó chỉ với 5 sao, vì vậy tôi sẽ để lại đánh giá chân thành :) Bạn có thể vui lòng tổ chức một khóa học thống kê xác suất với chất lượng tương tự trong tương lai không? Tôi hy vọng bộ truyện tích hợp sẽ sớm ra mắt! Làm ơn, làm ơn. Tôi chắc chắn sẽ lắng nghe!
- tknGiảng viên
Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá có giá trị của bạn Haha! Chúng tôi sẽ tiếp tục tạo ra các khóa học hữu ích. Ồ, nhân tiện, tôi cũng không biết chắc chắn, nhưng tôi đã nhận được yêu cầu từ một số người qua email, vì vậy tôi đã so sánh đại khái các cuốn sách giáo khoa với ý định làm chúng trong tương lai. Trước hết, loạt phép tính vectơ đã hoàn thành và tôi cần suy nghĩ xem nên tạo khóa học nào. Chúng tôi cũng sẽ tạo một chuỗi tích phân càng nhanh càng tốt. Cảm ơn bạn một lần nữa!! chúc một ngày tốt lành! cười
- pot12231232
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
- chhyoo58433
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
- jhkang8311231
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 4.9
- designproc3651
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
1.146.211 ₫
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!