آموزش استاد حساب 1 با استفاده از پایتون: مشتقات و برنامه ها

Master calculus 1 using Python: derivatives and applications

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: یک درک عمیق و شهود برای حساب دیفرانسیل و انتگرال ایجاد کنید. حل مسائل و پیاده سازی الگوریتم ها با دست و پایتون. حساب دیفرانسیل توابع ریاضی (منطقی، چند جمله ای، ماورایی، ماشه ای) محدودیت ها و ترفندهایی برای حل مسائل حدی قوانین تمایز نکات و ترفندهایی برای تمایز اثبات پایتون (نومپی و سمپی) پردازش عددی حساب کاربردی حساب کاربری تجسم توابع ریاضی پیشهاmatplolibt ریاضی مدرسه بدون نیاز به تجربه برنامه نویسی بدون نیاز به تجربه قبلی در مورد حساب دیفرانسیل و انتگرال!

زیبایی و اهمیت حساب دیفرانسیل و انتگرال

حساب دیفرانسیل و انتگرال یک مبحث زیبا در ریاضیات است. نه، واقعاً!

در قلب خود، حساب دیفرانسیل و انتگرال در مورد تغییر است. زندگی پر از تغییر است و حساب دیفرانسیل و انتگرال زبانی است که انسان ها برای درک چگونگی تغییر سیستم های فیزیکی، بیولوژیکی و انتزاعی توسعه دادند (اختراع یا کشف کردند - این یک بحث مداوم است!). حساب دیفرانسیل و انتگرال چیزی بیش از برخی معادلات است که باید به خاطر بسپارید. این راهی است برای نگاه کردن به جهان و تلاش برای درک اینکه چگونه کوچکترین تغییرات بی نهایت کوچک می تواند به پیچیدگی عظیمی بزرگتر از تصور منجر شود.

خوب، اما جدای از این همه پرز، حساب دیفرانسیل و انتگرال نیز برای اساساً هر قطعه مهندسی و فناوری دیجیتالی که بشریت را تحت تأثیر قرار داده است، بسیار مهم است. در واقع، تاریخ حساب، تاریخ تمدن است.

  • می خواهید علم داده را یاد بگیرید؟ = به حساب دیفرانسیل و انتگرال نیاز دارید.

  • می خواهید یادگیری ماشینی را یاد بگیرید؟ = به حساب دیفرانسیل و انتگرال نیاز دارید.

  • می خواهید یادگیری عمیق یاد بگیرید؟ = به حساب دیفرانسیل و انتگرال نیاز دارید.

  • می خواهید علوم محاسباتی را یاد بگیرید؟ = به حساب دیفرانسیل و انتگرال نیاز دارید.

  • می‌خواهید یاد بگیرید... فکر می‌کنم الگو را اینجا می‌بینید ;)


چرا حساب دیفرانسیل و انتگرال را یاد بگیریم؟

سه دلیل برای یادگیری حساب دیفرانسیل و انتگرال وجود دارد.

  1. این برنامه کاربردی برای درک علم داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی دارد، اما در نوع خود موضوع زیبایی است.

  2. یادگیری ریاضی مهارت‌های تفکر انتقادی و استدلال شما را آموزش می‌دهد. هر شاخه ای از ریاضیات مغز شما را آموزش می دهد، اما حساب دیفرانسیل و انتگرال به ویژه این گونه است، زیرا انجام حساب دیفرانسیل و انتگرال شباهت زیادی به انجام آزمایش های علمی دارد -- فرضیه ایجاد کنید، آنها را در آزمایش ها با ثابت نگه داشتن متغیرها و اندازه گیری خروجی آزمایش کنید.

  3. این یک سرگرمی بهتر از نشستن به تماشای نتفلیکس است. به طور جدی. یادگیری ریاضی از شما در برابر زوال شناختی مرتبط با سن محافظت می کند. ذهن خود را به چالش بکشید تا آن را واضح نگه دارد!


حساب دیفرانسیل و انتگرال را به روش سنتی یا مدرن یاد بگیرید؟

بنابراین، چگونه حساب دیفرانسیل و انتگرال را یاد می گیرید؟ شما می توانید آن را به روشی که بیشتر مردم یاد می گیرند بیاموزید -- با تماشای خراشیدن شخص دیگری روی تخته سیاه در حالی که با عصبانیت یادداشت برداری می کنید و سعی می کنید دستخط شلخته او را رمزگشایی کنید، در حالی که صدای کمی در سرتان وجود دارد که به شما می گوید که متوجه نمی شوید. زیرا شما به اندازه کافی باهوش نیستید.

یا می توانید روش دیگری را امتحان کنید.

من از اصل "شما می توانید ریاضیات زیادی را با کمی کدنویسی یاد بگیرید" پیروی می کنم. در این دوره، شما از Python (بیشتر کتابخانه های numpy و sympy) به عنوان یک ابزار جدید برای کمک به یادگیری مفاهیم، ​​اثبات ها، تجسم ها و الگوریتم ها در حساب دیفرانسیل و انتگرال استفاده خواهید کرد.


پس این فقط در مورد کدنویسی ریاضی است؟

خیر، این دوره در مورد کدنویسی ریاضی نیست. و این در مورد استفاده از پایتون برای تقلب در تکالیف ریاضی نیست. ریاضیات و موتورهای ترسیم نمادین پایتون ابزارهایی فوق العاده قدرتمند - و در عین حال کم استفاده - هستند تا به شما در یادگیری ریاضی کمک کنند. با تبدیل فرمول ها به کد، پیاده سازی الگوریتم ها و حل تمرین های چالش برانگیز کدنویسی، دانش عمیقی از مفاهیم در حساب دیفرانسیل و انتگرال به دست خواهید آورد.

و موتور گرافیکی در پایتون به شما امکان می‌دهد معادلات و توابع را به گونه‌ای ببینید که به شما کمک می‌کند تا درک کنید که چرا توابع به گونه‌ای عمل می‌کنند.

همچنین محدودیت‌های رایانه‌ها برای یادگیری حساب دیفرانسیل و انتگرال و اینکه چرا هنوز باید از مغز خود و مهارت‌های حسابداری تازه توسعه یافته استفاده کنید، یاد خواهید گرفت.


تازه وارد پایتون هستید؟

Python یک زبان برنامه نویسی چند منظوره محبوب است که سبک و رایگان است. اگر تازه وارد پایتون هستید، پس نگران نباشید! این دوره همراه با یک آموزش کدنویسی پایتون بیش از 7 ساعت (به طور بالقوه تا 12 ساعت در صورت تکمیل تمام تمرینات) ارائه شده است که برای مبتدیان طراحی شده است و مهارت های کدنویسی مورد نیاز برای این دوره را به شما آموزش می دهد.


آیا تمریناتی وجود دارد؟

همه می دانند که برای یادگیری ریاضی باید مسائل ریاضی را حل کنید. این دوره تمرین هایی برای شما دارد که تقریباً در هر ویدیو می توانید آنها را حل کنید - و من پاسخ هر تمرین را توضیح می دهم (نه تنها با اعداد فرد، lol).

اما صبر کنید، چیزهای بیشتری وجود دارد! من فقط به شما مشکلاتی نمی دهم که روی آن کار کنید. من به شما یاد خواهم داد که چگونه تمرین ها (و راه حل های) خود را ایجاد کنید تا بتوانید تکالیف خود را به صورت سفارشی تنظیم کنید تا دقیقاً مهارت هایی را که بیشتر باید روی آنها کار کنید تمرین کنید. چون می دانید «به کسی ماهی بدهید» در مقابل «به کسی ماهیگیری بیاموزید».


آیا این دوره برای شما مناسب است؟

چیزی که از بیش از 20 سال تدریس آموخته ام این است که هیچ دو یادگیرنده ای شبیه هم نیستند، به این معنی که هیچ دوره ای برای همه مناسب نخواهد بود. امیدوارم که این دوره یک منبع آموزشی ارزشمند و سرگرم کننده برای کار کردن باشد! -- اما واقعیت این است که این دوره برای همه ایده آل نخواهد بود. لطفاً قبل از ثبت‌نام، ویدیوهای پیش‌نمایش را تماشا کنید و نظرات را بررسی کنید.

و اگر ثبت نام کردید اما بعد تصمیم گرفتید که این دوره برای شما مناسب نیست، خوب است! ضمانت بازگشت 30 روزه Udemy را بررسی کنید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه ها Introductions

  • پیش نیازها و نحوه راک این دوره Prerequisites and how to rock this course

  • فیلدهای گرادیان برای همیشه (فعالیت عملی) Gradient fields forever (hands-on activity)

  • با استفاده از پلتفرم Udemy Using the Udemy platform

دانلود تمامی مطالب دوره Download all course materials

  • مهم: دانلود و استفاده از کد IMPORTANT: Downloading and using the code

  • خط مشی من در مورد اشتراک گذاری کد My policy on sharing code

  • آیا باید آموزش پایتون را تماشا کنید؟ Should you watch the Python tutorial?

کارکرد Functions

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • اصطلاحات در ریاضی در مقابل کدگذاری Terminology in math vs. coding

  • "عملکرد" ​​چیست؟ What is a "function"?

  • دامنه و محدوده یک تابع Domain and range of a function

  • توابع خطی و غیر خطی Linear and nonlinear functions

  • CodeChallenge: ریاضی در پایتون، قسمت 1 CodeChallenge: math in python, part 1

  • CodeChallenge: ریاضی در پایتون، قسمت 2 CodeChallenge: math in python, part 2

  • توابع چند جمله ای Polynomial functions

  • CodeChallenge: چند جمله ای ها، قسمت 1 CodeChallenge: polynomials, part 1

  • CodeChallenge: چند جمله ای ها، قسمت 2 CodeChallenge: polynomials, part 2

  • توابع ماورایی Transcendental functions

  • توابع نمایی و لاگ Exponential and log functions

  • CodeChallenge: exp and log، قسمت 1 CodeChallenge: exp and log, part 1

  • CodeChallenge: exp and log، قسمت 2 CodeChallenge: exp and log, part 2

  • CodeChallenge: Power and log، قسمت 1 CodeChallenge: Power and log, part 1

  • CodeChallenge: Power and log، قسمت 2 CodeChallenge: Power and log, part 2

  • توابع مثلثاتی Trigonometric functions

  • CodeChallenge: مثلثات CodeChallenge: trigonometry

  • توابع تکه تکه Piecewise functions

  • CodeChallenge: توابع تکه تکه، قسمت 1 CodeChallenge: piecewise functions, part 1

  • CodeChallenge: توابع تکه تکه، قسمت 2 CodeChallenge: piecewise functions, part 2

  • توابع پیوسته و ناپیوسته Continuous and discontinuous functions

  • CodeChallenge: ناپیوستگی ها، قسمت 1 CodeChallenge: discontinuities, part 1

  • CodeChallenge: ناپیوستگی ها، قسمت 2 CodeChallenge: discontinuities, part 2

  • قضیه مقدار متوسط Intermediate value theorem

  • توابع مرکب Composite functions

  • توابع معکوس Inverse functions

  • CodeChallenge: ترکیبی و معکوس، قسمت 1 CodeChallenge: Composite and inverse, part 1

  • CodeChallenge: ترکیبی و معکوس، قسمت 2 CodeChallenge: Composite and inverse, part 2

  • تقارن تابع (زوج و فرد) Function symmetry (even and odd)

  • توابع طراحی با دست Sketching functions by hand

  • CodeChallenge: توابع بی نهایت برای ترسیم، قسمت 1 CodeChallenge: Infinite functions to sketch, part 1

  • CodeChallenge: توابع بی نهایت برای ترسیم، قسمت 2 CodeChallenge: Infinite functions to sketch, part 2

مماس: سطوح درک Tangent: Levels of understanding

  • "درک ریاضی" به چه معناست؟ What does it mean to "understand math"?

  • مقیاس های زمانی کشف در مقابل یادگیری ریاضی Timescales of discovering vs. learning math

محدودیت ها Limits

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • محدودیت در هندسه و جبر Limits in geometry and algebra

  • CodeChallenge: محدودیت ها از طریق پارادوکس Zeno CodeChallenge: Limits via Zeno's paradox

  • محدودیت های "آسان" با وصل کردن یا فاکتورگیری "Easy" limits by plugging in or factoring

  • محدودیت ها و بی نهایت های یک طرفه One-sided limits and infinities

  • CodeChallenge: محدودیت در numpy و sympy، قسمت 1 CodeChallenge: limits in numpy & sympy, part 1

  • CodeChallenge: محدودیت ها در numpy & sympy، قسمت 2 CodeChallenge: limits in numpy & sympy, part 2

  • CodeChallenge: ویژگی های محدودیت ها، قسمت 1 CodeChallenge: properties of limits, part 1

  • CodeChallenge: ویژگی های محدودیت ها، قسمت 2 CodeChallenge: properties of limits, part 2

  • تداوم و ناپیوستگی، بازنگری شده است Continuity and discontinuities, revisited

  • CodeChallenge: محدودیت در ناپیوستگی ها، قسمت 1 CodeChallenge: Limits at discontinuities, part 1

  • CodeChallenge: محدودیت ها در ناپیوستگی ها، قسمت 2 CodeChallenge: Limits at discontinuities, part 2

  • محدودیت های توابع ماشه، قسمت 1 Limits of trig functions, part 1

  • CodeChallenge: محدودیت های trig را تایید کنید CodeChallenge: Confirm the trig limits

  • قضیه فشردن Squeeze theorem

  • محدودیت های توابع ماشه، بخش 2 Limits of trig functions, part 2

  • CodeChallenge: Trig limits در sympy، قسمت 1 CodeChallenge: Trig limits in sympy, part 1

  • CodeChallenge: Trig limits در sympy، قسمت 2 CodeChallenge: Trig limits in sympy, part 2

  • محدودیت محدودیت امکانات Limited limits possibilities

  • ?$%# "بی نهایت کوچک" چیست؟ What the ?$%# is an "infinitesimal"??

  • طراحی توابع با دست، redux Sketching functions by hand, redux

  • CodeChallenge: تمرین محدودیت های بی نهایت، قسمت 1 CodeChallenge: Infinite limits exercises, part 1

  • CodeChallenge: تمرین محدودیت های بی نهایت، قسمت 2 CodeChallenge: Infinite limits exercises, part 2

مماس: پاسخگویی در یادگیری آنلاین Tangent: Accountability in online learning

  • مزایا و معایب یادگیری خودراهبر The pros and cons of self-directed learning

  • پیشنهاداتی برای یادگیری پاسخگویی Suggestions for learning accountability

مبانی تمایز Differentiation fundamentals

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • شیب یک خط Slope of a line

  • CodeChallenge: شیب های جهانی و محلی CodeChallenge: Global and local slopes

  • تعریف رسمی مشتق Formal definition of the derivative

  • مشتق یک ثابت 0 است (اثبات) Derivative of a constant is 0 (proof)

  • نمادهای مختلف مشتق Various notations of the derivative

  • CodeChallenge: مشتقات در sympy CodeChallenge: derivatives in sympy

  • تفسیر نمودارهای مشتقات Interpreting derivatives plots

  • CodeChallenge: خطی بودن تمایز CodeChallenge: Linearity of differentiation

  • مشتقات چند جمله ای ها Derivatives of polynomials

  • مشتقات کسینوس و سینوس Derivatives of cosine and sine

  • CodeChallenge: مشتقات trig CodeChallenge: trig derivatives

  • مشتقات قدر مطلق و جذر Derivatives of absolute value and square root

  • مشتقات log و exp Derivatives of log and exp

  • نکات مهم: تعریف و کاربردها Critical points: Definition and applications

  • یافتن نقاط بحرانی Finding critical points

  • CodeChallenge: نقاط بحرانی در پایتون، قسمت 1 CodeChallenge: Critical points in Python, part 1

  • CodeChallenge: نقاط بحرانی در پایتون، قسمت 2 CodeChallenge: Critical points in Python, part 2

  • CodeChallenge: تمرینات مشتقات بی نهایت CodeChallenge: Infinite derivatives exercises

مماس: ریاضیات از کجا می آید؟ Tangent: Where does math come from?

  • آیا ریاضیات کشف شده یا اختراع شده است؟ Is math discovered or invented?

قواعد و قضایای تمایز Differentiation rules and theorems

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • خطی بودن تمایز (اثبات) Linearity of differentiation (proof)

  • قضیه: تفکیک پذیری دلالت بر تداوم دارد Theorem: Differentiability implies continuity

  • قانون محصول Product rule

  • قاعده زنجیره ای Chain rule

  • قانون ضریب Quotient rule

  • CodeChallenge: قوانین محصول و ضریب CodeChallenge: product and quotient rules

  • CodeChallenge: قانون زنجیره ای CodeChallenge: chain rule

  • تمایز ضمنی Implicit differentiation

  • اثبات تمایز ضمنی (log، exp، power) Implicit differentiation proofs (log, exp, power)

  • CodeChallenge: تمایز ضمنی، بخش 1 CodeChallenge: implicit differentiation, part 1

  • CodeChallenge: تمایز ضمنی، بخش 2 CodeChallenge: implicit differentiation, part 2

  • CodeChallenge: مشتق c^x و x^x CodeChallenge: derivative of c^x and x^x

  • مشتقات مرتبه بالاتر Higher-order derivatives

  • CodeChallenge: مشتقات مشتقات ... (قسمت 1) CodeChallenge: Derivatives of derivatives... (part 1)

  • CodeChallenge: مشتقات مشتقات ... (قسمت 2) CodeChallenge: Derivatives of derivatives... (part 2)

  • قانون L'Hospital برای محدودیت های نامعین L'Hospital's Rule for indeterminant limits

  • قضیه رول Rolle's Theorem

  • قضیه مقدار میانگین Mean value theorem

  • CodeChallenge: الگوریتم MVT را پیاده سازی کنید CodeChallenge: Implement the MVT algorithm

  • CodeChallenge: از MVT برای بررسی توابع استفاده کنید CodeChallenge: Use the MVT to explore functions

  • CodeChallenge: تقریب عددی به MVT CodeChallenge: numerical approximations to MVT

  • CodeChallenge: تمرین های تمایز بیشتر، قسمت 1 CodeChallenge: More differentiation exercises, part 1

  • CodeChallenge: تمرین های تمایز بیشتر، قسمت 2 CodeChallenge: More differentiation exercises, part 2

مماس: از منابع متعدد یاد بگیرید Tangent: Learn from multiple sources

  • مزایای منابع یادگیری متنوع Benefits of varied learning sources

برنامه های کاربردی Applications

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • توابع مسابقه تا بی نهایت و فراتر از آن! Racing functions to infinity and beyond!

  • آزمون مشتق دوم The second derivative test

  • چالش کد: آزمون مشتق دوم، قسمت 1 Code challenge: The second derivative test, part 1

  • چالش کد: آزمون مشتق دوم، قسمت 2 Code challenge: The second derivative test, part 2

  • تقریب های خطی Linear approximations

  • CodeChallenge: تقریب های خطی، بخش 1 CodeChallenge: linear approximations, part 1

  • CodeChallenge: تقریب های خطی، بخش 2 CodeChallenge: linear approximations, part 2

  • روش نیوتن برای ریشه یابی Newton's method for finding roots

  • CodeChallenge: ریشه های نیوت، قسمت 1 CodeChallenge: Newt's roots, part 1

  • CodeChallenge: ریشه های نیوت، قسمت 2 CodeChallenge: Newt's roots, part 2

  • حل مسائل ساده بهینه سازی Solving simple optimization problems

  • بهینه سازی برای مساحت سطح Optimize for surface area

  • بهینه سازی برای حجم Optimize for volume

  • CodeChallenge: کشاورزان و Qberts CodeChallenge: farmers and Qberts

  • نزول گرادیان Gradient descent

  • CodeChallenge: نزول گرادیان در numpy CodeChallenge: Gradient descent in numpy

  • CodeChallenge: نزول گرادیان با استفاده از sympy CodeChallenge: Gradient descent using sympy

مماس: لذت ها و چالش های یادگیری Tangent: The joys and challenges of learning

  • سختی ها را در آغوش بگیرید Embrace difficulties

تمایز چند متغیره Multivariate differentiation

  • خلاصه بخش و اهداف Section summary and goals

  • توابع دو بعدی 2D functions

  • CodeChallenge: سرگرمی با توابع دو بعدی (numpy)، قسمت 1 CodeChallenge: Fun with 2D functions (numpy), part 1

  • CodeChallenge: سرگرمی با توابع دو بعدی (numpy)، قسمت 2 CodeChallenge: Fun with 2D functions (numpy), part 2

  • CodeChallenge: توابع دو بعدی در sympy CodeChallenge: 2D functions in sympy

  • مشتقات جزئی Partial derivatives

  • CodeChallenge: مشتقات جزئی CodeChallenge: Partial derivatives

  • مشتقات جزئی مرتبه بالاتر Higher-order partial derivatives

  • CodeChallenge: مشتقات جزئی مرتبه بالاتر CodeChallenge: Higher-order partial derivatives

  • CodeChallenge: تمرینات جزئی را کامل کنید CodeChallenge: Complete partial exercises

  • گرادیان ها و زمینه های گرادیان Gradients and gradient fields

  • CodeChallenge: فیلدهای گرادیان، قسمت 1 CodeChallenge: Gradient fields, part 1

  • CodeChallenge: فیلدهای گرادیان، قسمت 2 CodeChallenge: Gradient fields, part 2

  • نزول گرادیان به صورت دو بعدی Gradient descent in 2D

  • CodeChallenge: نزول شیب 2 بعدی، قسمت 1 CodeChallenge: 2D gradient descent, part 1

  • CodeChallenge: نزول شیب 2 بعدی، قسمت 2 CodeChallenge: 2D gradient descent, part 2

مقدمه پایتون: انواع داده Python intro: Data types

  • این را قبل از آموزش پایتون بخوانید Read this before the Python tutorials

  • متغیرها Variables

  • عملگرهای ریاضی Math operators

  • لیست ها Lists

  • تاپل ها Tuples

  • بولین ها Booleans

  • لغت نامه ها Dictionaries

مقدمه پایتون: نمایه سازی و برش Python intro: Indexing and slicing

  • نمایه سازی Indexing

  • برش دادن Slicing

مقدمه پایتون: توابع Python intro: Functions

  • ورودی ها و خروجی ها Inputs and outputs

  • کتابخانه بی رمق The numpy library

  • دریافت کمک در مورد توابع Getting help on functions

  • ایجاد توابع Creating functions

  • دامنه متغیر جهانی و محلی Global and local variable scopes

  • تولید اعداد تصادفی Generating random numbers

مقدمه پایتون: کنترل جریان Python intro: Flow control

  • بیانیه های اگر-دیگر، قسمت 1 If-else statements, part 1

  • بیانیه های اگر-دیگر، قسمت 2 If-else statements, part 2

  • برای حلقه ها For loops

  • در حالی که حلقه ها While loops

  • مقداردهی اولیه متغیرها Initializing variables

  • موارد تکراری را شمارش و فشرده کنید Enumerate and zip iterables

  • حلقه های تک خطی (درک لیست) Single-line loops (list comprehension)

مقدمه پایتون: سیمپی و لاتکس Python intro: Sympy and latex

  • مقدمه سیمپی، قسمت 1 Intro to sympy, part 1

  • معرفی لاتکس Intro to LaTex

  • مقدمه sympy، قسمت 2 Intro to sympy, part 2

مقدمه پایتون: تجسم متن و داده ها Python intro: Text and data visualization

  • درون یابی رشته ای و رشته های f String interpolation and f-strings

  • ترسیم نقاط و خطوط Plotting dots and lines

  • هندسه طرح فرعی Subplot geometry

  • زیباتر جلوه دادن نمودارها Making the graphs look nicer

  • تصاویر Images

  • نمودارها را با وضوح کم و بالا صادر کنید Export plots in low and high resolution

بخش پاداش Bonus section

  • محتوای جایزه Bonus content

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش استاد حساب 1 با استفاده از پایتون: مشتقات و برنامه ها
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 480,000 تومان (7 روز مهلت دانلود) در صورت خرید اشتراک، این آموزش بدلیل حجم بالا معادل 4 دوره است و 4 دوره از اشتراک شما کم می شود. زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
41.5 hours
178
Udemy (یودمی) udemy-small
12 فروردین 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
1,983
4.8 از 5
ندارد
دارد
دارد
Mike X Cohen

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Mike X Cohen Mike X Cohen

من دانشیار علوم اعصاب در دانشگاه رادبود (هلند) هستم. آزمایشگاه تحقیقاتی من از روش های علوم اعصاب پیشرفته برای اندازه گیری فعالیت الکتریکی مغز استفاده می کند و ما برای درک همه داده ها از روش های پیشرفته پردازش سیگنال چند متغیره و روش یادگیری ماشین یادگیری استفاده می کنیم! من چندین کتاب درسی درباره برنامه نویسی علمی در MATLAB ، پردازش سیگنال و آمار نوشته ام. من همچنین معتقد به اهمیت ادامه تحصیل در سطح حرفه ای هستم. تمرکز آموزش Pluralsight من تجزیه و تحلیل داده های عملی در MATLAB است. آموزش مباحث فنی می تواند یک چالش برای دوره های آنلاین باشد که تعاملات رو در رو در زمان واقعی ندارند. من تمام تلاشم را می کنم تا تعادل درستی بین درک و دقت ریاضی و بین تئوری و اجرا پیدا کنم. امیدوارم موافقت کنید و مشتاقانه منتظر دیدن شما در کلاس هستم!

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.