使用 Python 掌握微積分1：導數和應用

Contents

培養對微積分的深刻理解和直覺。通過動手做和使用 Python 解決問題和實現演算法。

從這 41.5 小時的課程，你會學到

微積分
數學函式（有理數、多項式、超越數、三角數）
極限和解決極限問題的訣竅
微分規則
微分的技巧和竅門
證明
Python (numpy和sympy)
數值處理
應用微積分
數學函式的視覺化(matplotlib)

要求

基本的高中數學
不需要程式設計經驗
不需要有微積分方面的經驗

課程說明

微積分的魅力和重要性

微積分是數學中一個美麗的話題。No，真的!

在其核心，微積分是關於變化的。生活中充滿了變化，而微積分是人類爲了理解物理、生物和抽像系統如何變化而開發的語言（是發明的還是發現的–這是一個持續的辯論！）。微積分不僅僅是你必須記住的一些方程式；它是一種觀察世界的方式，並試圖理解最微小的無限變化如何導致比想像中更大的巨大複雜性。

好吧，但除了這些花哨的東西之外，微積分對於基本上每一項觸及人類的工程和數位技術都非常重要。事實上，微積分的歷史就是人類文明的歷史。

你想學習資料科學？ => 你需要微積分。
你想學習機器學習？ => 你需要微積分。
你想學習深度學習？ => 你需要微積分。
你想學習運算科學？ => 你需要微積分。
你想學習…我想你看到了這裡的模式;)

為什麼要學習微積分？

學習微積分有三個原因。

它在理解資料科學和機器學習演算法方面有應用，但它本身也是一個美麗的話題
學習數學會訓練你的批判性思維和推理能力。任何數學分支都會訓練你的大腦，但微積分尤其如此，因為做微積分很像做科學實驗–產生假設，通過保持變數不變在實驗中測試它們，並測量輸出
這是一個比坐在那裡看 Netflix 更好的愛好。我是認真的。學習數學將有助於保護你免受與年齡有關的認知能力下降。挑戰你的頭腦，讓它保持敏銳!

用傳統方式還是現代方式學習微積分？

那麼，你如何學習微積分？你可以用大多數人的方式來學習 — 看著別人在黑板上劃來劃去，而你則瘋狂地做著筆記，試圖破譯他們潦草的筆跡，同時腦子裡有一個小小的聲音告訴你，你沒有得到它，因為你不夠聰明。

或者你可以嘗試不同的方法。

我遵循的格言是 “你可以用一點編碼來學習很多數學”。在本課程中，你將使用Python（主要是 numpy 和sympy 程式庫）作為一種新的工具，幫助你學習微積分中的概念、證明、視覺化和演算法。

所以這只是關於編寫程式的數學？

不，這個課程不是關於編寫程式的數學。它也不是關於使用 Python 來欺騙你的數學作業。Python 的符號數學和繪圖引擎是幫助你學習數學的非常強大的–但卻沒有得到充分利用–的工具。通過將公式轉化為程式碼，實現演算法，並解決具有挑戰性的編碼練習，你將獲得微積分概念的深刻知識。

而 Python 中的圖形引擎將讓你以一種幫助你發展直覺的方式看到方程和函式，瞭解為什麼函式會有這樣的行為。

你還將瞭解電腦在學習微積分方面的侷限性，以及為什麼你仍然需要使用你的大腦和剛開發的微積分技能。

初學Python？

Python 是一種流行的多用途程式語言，輕量而且免費。如果你是 Python 的新手，那麼不用擔心！本課程配有7個多小時的 Python 編碼教程（如果你完成了所有的練習，有可能達到12小時），是為初學者設計的，將教你本課程所需的編碼技能。

是否有練習？

每個人都知道，你需要解決數學問題來學習數學。本課程幾乎在每個視訊中都有練習題供你解決–而且我對每個練習題的答案都有解釋（不僅是奇數的練習題，笑）。

但是，等等，還有更多！我不只是給你問題。我不只是給你解決問題；我將教你如何建立你自己的練習（和解決方案），這樣你就可以定製你自己的家庭作業，準確地練習你最需要的技能。因為你知道，”給你魚 “不如 “教你釣魚”。

這是否適合你的課程？

我從20多年的教學中瞭解到，沒有兩個學習者是相同的，這意味著沒有一個課程適合所有人。我希望你能發現這門課程是一個有價值的學習資源–而且通過學習很有趣！但現實是，這個課程並不適合所有人。在報名之前，請觀看預覽視訊並檢視評論。

如果你報名後發現這個課程不適合你，那也沒關係！請檢視 Udemy 的30天退貨保證。

目標受眾

尋找更好的教育材料的微積分學生
想在程式碼中實現數學的數學家們
想用 Python 學習數學的程式設計師
資料科學家（現任或有抱負的）。
機器學習和人工智慧愛好者
任何對電腦上微積分的驚人之處感到好奇的人!
任何尋找智力刺激的愛好的人

講師簡介

Mike X Cohen 神經學家，作家，教授 ( 更多講師主講課程介紹 )

我是一名神經科學家(腦科學家) ，也是荷蘭 Radboud 大學的副教授。我有一個活躍的研究實驗室，由美國、德國和荷蘭政府、歐盟、醫院和私人組織資助。

但是你們在這裡就能獲得我的教導，所以讓我告訴你們:

我有近 20 年的程式設計、資料分析、訊號處理、統計、線性代數和實驗設計的教學經驗。我教過大學生、博士候選人、博士後研究人員和正教授。我在“傳統的”大學課程、為期一週的特殊加強課程和諾貝爾獎獲得者的研究實驗室裡任教。我有超過 80 個小時的神經科學資料分析線上講座，你可以在我的網站和 youtube 頻道上找到。我已經寫了幾本關於這些主題的技術書籍(在亞馬遜上查詢吧!) 還有更多將會發表。

我不是想炫耀 – 我是想說服你，你來到了正確的地方，最大限度地從一個花了近 20 年時間精煉和完善他的教學風格的老師那裡學習。

超過 120,000 名學生觀看了我 750 萬分鐘的課程。來看看為什麼！

我有幾門免費課程，你可以報名參加。試試看吧！你沒有什麼可失去的；）

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根據大眾的要求，這裡有一些針對不同教育目標的課程進度建議:

MATLAB 程式設計 : 學習 MATLAB 程式設計，掌握 MATLAB，影像處理

Python 程式設計：通過解決科學專案掌握 Python 程式設計；通過 Python 寫程式掌握數學

應用線性代數：完全線性代數；降維

訊號處理：了解傅里葉變換；生成和視覺化資料；訊號處理; 神經訊號處理