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标题: 专为程序员设计的线性代数课程 [打印本页]

作者: admin 时间: 2022-5-18 00:19
标题: 专为程序员设计的线性代数课程



            市面上难得一见的，专为程序员设计的线性代数课
            bobo老师倾情奉献，绝不是大学课堂的复现

                     全新课程设计模式
                     配合编程，手把手带你亲自实现每一个数学概念
                     使用Python3语言，兼顾学习主流数学工具，如numpy，scipy等
                     课程学习后，完成属于自己的小型线性代数库

                     每一个概念都让你醍醐灌顶
                     从零开始，由浅入深，完整学习线性代数领域的知识体系
                     拒绝枯燥概念讲解，理解为什么学习每个知识点以及如何应用
                     课程长期维护，随时在课程中添加拓展练习和材料，加深理解，拓展视野








            为什么一定要学线性代数？
            学好数学，向更牛逼的程序员迈进

                     是所有理工科专业必备的数学基础

                     人工智能，机器学习，深度学习等领域必备的数学技能

                     培养数学思维、数学能力，使用合理的数学工具解决

实际问题，发挥着至关重要的作用







            学好线性代数，让你在计算机科学的各个领域如鱼得水
            课程结合案例，让你懂原理，更会应用

                     人工智能，机器学习

                     搜索引擎，推荐系统

                     区块链，密码学

                     图形学，图像学

                     数论，群论

                     图论，博弈论








            由浅入深，完整学习线性代数领域的知识体系
            这一次，让你掌握线性代数！

                     向量和矩阵
                     向量的基本运算
                     矩阵的基本运算
                     矩阵和函数的重要关系
                     矩阵在图形学中的运用

                     线性系统
                     求解线性系统
                     高斯消元法
                     Gauss-Jordan消元法
                     矩阵的逆

                     生成空间
                     线性相关
                     线性无关
                     生成空间，维度与基
                     零空间

                     正交性
                     正交基
                     Gram-Schmidt过程
                     正交矩阵
                     矩阵的QR分解

                     特征值与特征向量
                     行列式的直观意义
                     矩阵的LU分解
                     特征值
                     特征向量

                     相似矩阵与对角化
                     相似矩阵
                     对角化
                     对称矩阵
                     矩阵的SVD分解







            学员专享增值服务





                     问答专区
                     关于课程的问题都可在问答区随时提问，
                     讲师会进行集中答疑





                     源码开放
                     课程案例代码完全开放给你，
                     你可以根据所学知识自行修改、优化








                  适合人群
                  线性代数怎么学都不会的同学；大学学过线性代数，
                  但是考完试就忘记，不能真正使用线数的同学；
                  想深入学习人工智能，机器学习，深度学习等领域，
                  却苦于自己数学基础不好的同学。


                  技术储备要求
                  高中数学基础；
                  编程部分需要Python3语言基础。
                  （别的语言，如Java，C++等也可以使用）

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