ریاضیات پشت اعداد فیبوناچی، نسبت طلایی و رابطه آنها با یکدیگر را بیاموزید. این موضوعات ممکن است به عنوان بخشی از برنامه درسی ریاضی معمولی تدریس نشوند، اما حاوی نتایج شگفت‌انگیزی هستند که هنوز برای یک دانش‌آموز دبیرستانی پیشرفته قابل دسترسی است. این دوره با کاوش در اعداد فیبوناچی که به طور غیرمنتظره در طبیعت ظاهر می شوند، به اوج می رسد، مانند تعداد مارپیچ ها در سر یک گل آفتابگردان. یادداشت های سخنرانی را از لینک دانلود کنید https://www.math.hkust.edu.hk/~machas/fibonacci.pdf ویدیوی تبلیغاتی را تماشا کنید: https://youtu.be/VWXeDFyB1hc

آیا به علم داده علاقه مندید اما پیش زمینه ریاضی برای آن ندارید؟ آیا ریاضی همیشه موضوع سختی بوده که از آن اجتناب می کنید؟ این دوره به شما اساسی ترین جبر خطی را که برای حرفه ای در علم داده نیاز دارید، بدون هزاران دلیل و مفاهیم غیر ضروری که ممکن است هرگز از آنها استفاده نکنید، آموزش می دهد. این را راهی سریع به علم داده با روش های قابل دسترس و مفاهیم دوستانه در نظر بگیرید که شما را به درک واقعی مهم ترین ایده ها در جبر خطی راهنمایی می کند. این دوره به منظور آماده سازی فراگیران برای تکمیل موفقیت آمیز مدل سازی آماری برای کاربرد علم داده، که بخشی از برنامه کارشناسی ارشد علوم داده CU Boulder (MS-DS) است، طراحی شده است. نشان‌واره از Dan-Cristian Pădureț در Unsplash.com

آیا به علم داده علاقه مندید اما پیش زمینه ریاضی برای آن ندارید؟ آیا ریاضی همیشه موضوع سختی بوده که از آن اجتناب می کنید؟ این دوره به شما اصولی ترین مفاهیم حساب دیفرانسیل و انتگرال را که برای حرفه ای در علم داده نیاز دارید، بدون هزاران مدرک و تکنیک های غیر ضروری که ممکن است هرگز از آنها استفاده نکنید، آموزش می دهد. این را راهی سریع به علم داده با روش های قابل دسترس و مفاهیم دوستانه در نظر بگیرید که شما را به درک واقعی مهم ترین ایده ها در حساب دیفرانسیل راهنمایی می کند. ما برخی از اصول جبر را مرور می کنیم، در مورد مشتق صحبت می کنیم، مشتقات ساده را محاسبه می کنیم و اصول مشتقات را برای ترسیم نمودار و به حداکثر رساندن توابع اعمال می کنیم. این دوره به منظور آماده سازی فراگیران برای تکمیل موفقیت آمیز مدل سازی آماری برای کاربرد علم داده، که بخشی از برنامه کارشناسی ارشد علوم داده CU Boulder (MS-DS) است، طراحی شده است. لوگو با حسن نیت از ThisisEngineering RAEng در Unsplash.com

آیا به علم داده علاقه مندید اما پیش زمینه ریاضی برای آن ندارید؟ آیا ریاضی همیشه موضوع سختی بوده که از آن اجتناب می کنید؟ این دوره یک درک بصری از حساب انتگرال پایه، از جمله ادغام توسط قطعات، مساحت زیر منحنی، و محاسبات انتگرال ارائه می دهد. همچنین روش‌های ریشه‌یابی، تجزیه ماتریس و مشتقات جزئی را پوشش می‌دهد. این دوره به منظور آماده سازی فراگیران برای تکمیل موفقیت آمیز مدل سازی آماری برای کاربرد علم داده، که بخشی از برنامه کارشناسی ارشد علوم داده CU Boulder (MS-DS) است، طراحی شده است. لوگو با حسن نیت از ThisisEngineering RAEng در Unsplash.com

روش‌های ماتریس ریاضی ریشه اکثر روش‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های داده‌های جدولی است. اصول اولیه روش های ماتریس، از جمله ضرب ماتریس-ماتریس، حل معادلات خطی، متعامد، و بهترین تقریب حداقل مربعات را بیاموزید. تجزیه ارزش منفرد را کشف کنید که نقش اساسی در کاهش ابعاد، تجزیه و تحلیل اجزای اصلی و کاهش نویز دارد. از مثال‌های اختیاری با استفاده از پایتون برای نشان دادن مفاهیم استفاده می‌شود و به زبان‌آموز اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌ها را آزمایش کند.

این دوره هم مبانی نظری و هم کاربردهای عملی حساب برداری را پوشش می دهد. در طول هفته اول، دانش‌آموزان با فیلدهای اسکالر و برداری آشنا می‌شوند. در هفته دوم رشته ها را متمایز می کنند. هفته سوم بر ادغام چند بعدی و سیستم های مختصات منحنی متمرکز است. انتگرال های خط و سطح در هفته چهارم پوشش داده می شوند، در حالی که هفته پنجم قضایای اساسی حساب برداری را بررسی می کند، از جمله قضیه گرادیان، قضیه واگرایی و قضیه استوکس. این قضایا برای موضوعاتی در مهندسی مانند الکترومغناطیس و مکانیک سیالات ضروری هستند. توجه داشته باشید که این دوره ممکن است در برخی از دانشگاه ها به عنوان حساب دیفرانسیل و انتگرال چند متغیره یا چند متغیره یا حساب دیفرانسیل و انتگرال 3 نیز شناخته شود. پیش نیاز این درس دو ترم حساب تک متغیره (تمایز و ادغام) است. این دوره شامل 53 فیلم سخنرانی مختصر است که هر کدام با چند مشکل حل می شوند. بعد از هر موضوع اصلی، یک مسابقه تمرینی کوتاه وجود دارد. در پایان هر هفته، یک آزمون ارزیابی وجود دارد. راه حل های مشکلات و آزمون های تمرینی را می توان در یادداشت های سخنرانی ارائه شده توسط مربی یافت. یادداشت های سخنرانی را از لینک دانلود کنید https://www.math.hkust.edu.hk/~machas/vector-calculus-for-engineers.pdf ویدیوی تبلیغاتی را از لینک مشاهده کنید https://youtu.be/qUseabHb6Vk