강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
College Edu.

/

Mathematics

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.

(5.0) 8 đánh giá

748 học viên

  • tkn
Linear Algebra
Procession

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
Giải tích vectơ loạt 1
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

Xin chào
Đây là

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

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

  • gwl님의 프로필 이미지
    gwl

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    76% đã tham gia

    Tôi đang để lại bài đánh giá đầu tiên của mình vào ngày hoàn thành lớp 25/29, thời gian học 10h33 phút. Tôi là người không thường xuyên để lại những việc như thế này nên tôi nghĩ mình nên để nó ngay bây giờ để không phải trì hoãn. Lý do tham gia khóa học: Khi học ML, tôi cần học Numpy slicing một cách chính xác và sau khi tìm hiểu khóa học, tôi nghĩ nó sẽ được đề cập ở đây nên tôi đã tham gia khóa học. Đánh giá: Tôi cần học cách cắt Numpy chính xác những gì tôi cần. Mặc dù tôi không tham gia bài giảng đại số tuyến tính của Beomhee Cho nhưng tôi không gặp vấn đề gì khi theo dõi. Nếu bạn theo dõi kỹ bài giảng này, bạn sẽ học cách sử dụng các hàm linalg của Scipy. Phần giải thích và ví dụ về cách sử dụng hàm được cấu trúc cẩn thận và học sinh sẽ hiểu: “Tất nhiên là bạn sẽ biết”. Anh giải thích chi tiết không bỏ sót chi tiết nào. Trước đó, tôi muốn nghe bài giảng đại số tuyến tính của Beomhee Cho mà bạn đã đăng. (Tôi tưởng họ sẽ phát hành phiếu giảm giá khi cơ sở hạ tầng được đổi mới, nhưng không. Haha)

    • tkn
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã đánh giá có giá trị của bạn Haha! Khóa học này được tạo ra mà không có sách giáo khoa hay chương trình giảng dạy nhất định nên nó được tạo ra với rất nhiều công sức nên đây là khóa học mà cá nhân tôi rất gắn bó. Trong khi xem khóa học, nếu có bất kỳ phần nào còn thiếu hoặc bạn muốn xem bản cập nhật, vui lòng gửi phản hồi cho tôi qua tin nhắn hoặc email bất kỳ lúc nào và tôi sẽ cố gắng hết sức để phản ánh điều đó. Có thể có một số điều tôi chưa từng nghĩ tới, vì vậy khóa học có thể được cập nhật thêm (!) và sửa đổi với những ý kiến ​​tích cực từ học viên. (Tôi hiện đang tạo một khóa học khác liên quan đến toán học. Tôi hy vọng bạn sẽ quan tâm nhiều hơn trong tương lai haha)

  • heo0229님의 프로필 이미지
    heo0229

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    45% đã tham gia

    Khi bắt đầu bài giảng, bạn đã nói rằng nếu có cơ hội, bạn cũng sẽ dạy một khóa học ngôn ngữ Fortran huyền thoại, vì vậy hãy đảm bảo thực hiện nhé! Nó là cần thiết cho các trường sau đại học sử dụng Fortran.

    • tkn
      Giảng viên

      Tôi sẽ cố gắng hết sức để hoàn thành nó sớm nhất có thể trong tương lai. Cảm ơn!

  • plan20091286님의 프로필 이미지
    plan20091286

    Đánh giá 5

    Đánh giá trung bình 4.6

    5

    100% đã tham gia

    Bất chấp độ khó của lớp học, đó là lớp học mà bạn có thể cảm nhận được sự chân thành và nhiệt tình của người hướng dẫn. Sở dĩ lớp học có phần khó khăn là do khả năng hiểu bài của tôi. Tôi đang mong đợi những bài giảng khác.

    • cksgh91034063님의 프로필 이미지
      cksgh91034063

      Đánh giá 4

      Đánh giá trung bình 4.8

      5

      100% đã tham gia

      Đây là một bài giảng tuyệt vời. Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời.

      • epicshark70492님의 프로필 이미지
        epicshark70492

        Đánh giá 6

        Đánh giá trung bình 4.8

        5

        100% đã tham gia

        Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 4 ngày ngày

        896.656 ₫

        23%

        1.165.653 ₫

        Khóa học khác của tkn

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!