22 beste kostenlose Online-Mathekurse [April 2025 Update]

Der Kurs ist auf Englisch und ist ein Anfängerkurs. Dies ist Kurs 1 von 3 in der Algebra: Elementare bis fortgeschrittene Spezialisierung. Wenn Sie eine gute Grundlage in mathematischen Konzepten suchen, von der aus Sie weiterführende Kurse mit Konzepten aus der Vorkalkulation, der Infinitesimalrechnung, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik belegen können, dann ist dies der richtige Kurs für Sie. Sie werden Ihre Berechnungsmethoden festigen, algebraische Formeln und Eigenschaften wiederholen und diese Konzepte auf aktuelle Alltagssituationen anwenden. Die Kursthemen umfassen viele der grundlegenden algebraischen Konzepte, die Sie in den unten aufgeführten Fähigkeiten sehen können. Modul 1 befasst sich mit der Struktur von Zahlen, Modul 2 mit linearen Gleichungen, Modul 3 mit dem Lösen von Ungleichungen, Modul 4 mit Gleichungssystemen und schließlich in Woche 5 mit einer Prüfung über Gleichungen mit Ungleichungen und reellen Zahlen. Erworbene Fertigkeiten: Gleichungen, Ungleichungen, Polynome, Radikale, Exponenten und quadratische Gleichungen. Dauer: Etwa 10 Stunden über 5 Wochen. Bewertung: 4.9/95%

Welche sind die besten kostenlosen Online-Mathekurse?

Nach umfangreichen Recherchen über alle angebotenen Online-Mathekurse haben wir die 22 besten Mathekurse gefunden, um Ihnen die Auswahl zu erleichtern

22 Diskrete Mathematik

Diskrete Mathematik

Dies ist ein Mittelstufenkurs in Englisch mit Untertiteln in 8 verschiedenen Sprachen. Die diskrete Mathematik, die an sich schon faszinierend ist, ist die mathematische Grundlage der Computer- und Informationswissenschaften. Sie lernen eine breite Palette mathematischer Konzepte wie Mengen, Relationen, Funktionen, Graphen kennen, die in der Informatik sehr verbreitet sind. Sie werden ein Verständnis für formale Aussagen und deren Beweise erlangen und selbst zu strengen Beweisen und interessanten Ergebnissen gelangen. Die Mathematik ist jedoch nicht sehr formal, so dass Ihnen für jedes Konzept 1 interessantes Ergebnis mit einem vollständigen Beweis gezeigt wird, aber nicht mit zu viel formaler Notation. Dieser Kurs deckt keine modulare Arithmetik, Algebra und Logik ab. Der Lehrplan umfasst: Einführung - Grundlegende Objekte der diskreten Mathematik, partielle Ordnungen, enumerative Kombinatorik, der Binomialkoeffizient, Asymptotik und die O-Notation, Einführung in die Graphentheorie, Konnektivität, Bäume, Zyklen, Eulersche und Hamiltonsche Zyklen, Spanning Trees, Maximum Flow und Minimum Cut und schließlich Matchings in zweiseitigen Graphen.

Erworbene Fertigkeiten: Mathematik der Informatik, Mengen, Funktionen, Beziehungen, Graphen und P:roofs

Dauer: Etwa 42 Stunden über 11 Wochen.Bewertung: 3.3/83%

21 Mathematik für maschinelles Lernen:PCA

Mathematik für maschinelles Lernen: PCA

Dies ist ein Mittelstufenkurs in Englisch mit Untertiteln in 8 verschiedenen Sprachen. Es ist der 3^rd Kurs in Mathematik für Machine Learning Spezialisierungen. Es werden die mathematischen Grundlagen zur Ableitung der Hauptkomponentenanalyse (PCA), einer Technik zur Dimensionalitätsreduktion, vorgestellt. Einige grundlegende Statistiken wie Mittelwerte, Varianzen, Abstände und Winkel zwischen Vektoren werden mit Hilfe von inneren Produkten berechnet und Sie werden orthogonale Projektionen von Daten auf einen Unterraum mit niedrigerer Dimension ableiten. Mit Hilfe dieser Werkzeuge werden Sie die PCA als eine Methode ableiten, die den durchschnittlichen quadratischen Rekonstruktionsfehler zwischen Datenpunkten und deren Rekonstruktion minimiert. Am Ende des Kurses werden Sie diese wichtigen mathematischen Konzepte kennen und verstehen und in der Lage sein, PCA selbst zu implementieren. Als Hilfestellung finden Sie eine Reihe von Jupyter-Notebooks, mit denen Sie die Eigenschaften der Techniken weiter erforschen können und die Sie auf den richtigen Weg bringen. Die Voraussetzungen für diesen Kurs sind: Fähigkeit zu abstraktem Denken, Hintergrundwissen in linearer Algebra (Matrix- und Vektoralgebra, lineare Unabhängigkeit, Basis), Verständnis der multivariaten Kalkulation (z.B. partielle Ableitung und grundlegende Optimierung) und schließlich Grundkenntnisse in der Python-Programmierung und Numpy. Die Module bestehen aus: Statistik von Datensätzen, innere Produkte, orthogonale Projektionen und Hauptkomponentenanalyse.

Erworbene Fertigkeiten: Dimensionalitätsreduktion, Python-Programmierung und Lineare Algebra
Dauer: Etwa 20 Stunden über 4 Wochen. Bewertung: 4.0/82%

20 Matrix-Methoden

Matrix-Methoden

Dies ist ein Mittelstufenkurs in Englisch mit Untertiteln in 4 verschiedenen Sprachen. Mathematisch

Matrixmethoden liegen den meisten Methoden des maschinellen Lernens und der Analyse von Datentabellen zugrunde. Sie lernen elementare Matrixmethoden kennen, einschließlich der Matrix-Matrix-Multiplikation, der Lösung linearer Gleichungen, der Orthogonalität und der Annäherung der besten kleinsten Quadrate. Sie lernen die Singulärwertzerlegung kennen, die für die Dimensionsreduktion, die Hauptkomponentenanalyse und die Rauschunterdrückung grundlegend ist. Sie werden sich mit optionalen Python-Beispielen beschäftigen, die zur Veranschaulichung des Konzepts verwendet werden und Ihnen die Möglichkeit geben, mit den Algorithmen zu experimentieren. Dieser Lehrplan wird mit Hilfe von Videos und vorgeschriebener Lektüre sowie Quizfragen vermittelt und deckt die folgenden Themen ab: Matrizen als mathematische Objekte, Matrixmultiplikation und andere Operationen, Systeme linearer Gleichungen, lineare kleinste Quadrate und schließlich die Singulärwertzerlegung.

Erworbene Fertigkeiten: Matrizen, Matrixoperationen, Lineare Gleichungen und Singulärwertzerlegung. Dauer: Etwa 7 Stunden über 5 Wochen. Bewertung: 4.1

19 College Mathe Vorbereitung

College Mathe Vorbereitung

Bei diesem Kurs handelt es sich um ein Anfängerniveau in Englisch. Wenn Sie ein Student sind, der sich auf den Eintritt ins College vorbereitet und die Mathe-Einstufungsprüfung ablegen muss, dann wird dieser Kurs Sie angemessen vorbereiten. Außerdem können alle Studenten, die an der Accuplacer-Prüfung des College Board teilnehmen, die Informationen in diesem Kurs nutzen. Außerdem sind die Informationen in diesem Kurs aufgrund von Initiativen des Texas Higher Education Coordinating Board speziell auf Studenten aus Texas zugeschnitten. Die Module bestehen aus einer Reihe von Lektüren. Woche 1 ist eine Einführung in den Kurs und umfasst 3 Lektionen zum Thema Zahlensinn, ein Quiz am Ende jeder Lektion festigt die Konzepte. Die zweite Woche behandelt Elementare Algebra und besteht aus 4 Lektionen über Elementare Algebra, darunter das Lösen von linearen Gleichungen und Ungleichungen, mathematische Modelle, Diagramme und Gleichungssysteme. Die dritte Woche befasst sich mit der Mittleren Algebra, die 5 Lektionen umfasst. Dies ist das umfangreichste Modul, daher sollten Sie sich einen angemessenen Zeitrahmen setzen, um die Konzepte zu verstehen. Die letzte Woche behandelt Geometrie und Statistik und umfasst 2 Lektionen, womit der Kurs abgeschlossen ist. Erworbene Fertigkeiten: Algebra, Zahlen, Geometrie und Statistik. Dauer: Etwa 35 Stunden über 4 Wochen. Bewertung: 4.2

18 Mathematik für MBA und GMAT-Vorbereitung

Mathematik für MBA und GMAT-Vorbereitung

Dies ist ein Anfängerkurs in englischer Sprache. Sie werden Kenntnisse der Statistik erwerben, wie sie in Geschäftssituationen angewendet werden. Gelegentlich kommen Studenten, die sich an einer Universität für einen Master of Business Administration (MBA) einschreiben, aus einer Position, in der sie keine oder nur eine sehr geringe Ausbildung in Mathematik und Statistik haben. Dieser Kurs wird Ihnen das Handwerkszeug vermitteln, um zu verstehen, wie grundlegende Statistiken berechnet werden, um die in Excel enthaltenen Formeln zu navigieren und zu nutzen, und Sie werden auch in der Lage sein, diese Formeln in einer geschäftlichen Umgebung oder Situation anzuwenden. Woche 1 führt Sie in den Kurs ein, Woche 2 befasst sich mit der deskriptiven Statistik, die Mittelwerte, Mediane und Modi, Standardabweichungen und einige andere grundlegende Konzepte umfasst, Woche 3 behandelt Daten und Datenvisualisierung: Excel-Tools und -Techniken - Excel-Tools und -Techniken für die Datenvisualisierung werden besprochen und in Woche 4 werden Sie sich mit Gleichungen und der Umkehrung von Gleichungen befassen, was eine Art Algebra-Auffrischung ist. Woche 5 behandelt allgemeine Geschäftskonzepte und mathematische Anwendungen im geschäftlichen Umfeld. In Woche 6 werden Sie Calculus und Marginal Analysis in einem geschäftlichen Kontext sehen und lernen. In Woche 7 schließlich werden Sie sich mit der Regressionsanalyse beschäftigen. Erworbene Fertigkeiten: Business, Microsoft Excel, Statistische Analyse und Allgemeine Statistik. Dauer: Etwa 13 Stunden über 7 Wochen. Bewertung: 4.4

17 Mathematische Fähigkeiten in der Datenwissenschaft

Mathematische Kenntnisse in den Datenwissenschaften

Dieser Kurs ist ein Anfängerkurs n Englisch mit Untertiteln in 9 verschiedenen Sprachen. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Mathematik, die Sie benötigen, um in den Datenwissenschaften erfolgreich zu sein. Er wurde für diejenigen konzipiert, die über grundlegende Mathematikkenntnisse verfügen, aber keine Algebra oder Vorkalkulation studiert haben. Dieser Kurs lehrt die Mathematik, auf der die Datenwissenschaft aufbaut, und führt individuell in bisher unerforschte Ideen und mathematische Symbole ein. Am Ende dieses Kurses werden Sie das Vokabular, die Notation, die Konzepte und die Algebra-Regeln beherrschen, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte, bevor er weiterführende Kurse belegt. Einige der behandelten Themen sind: Mengenlehre und Venn-Diagramme; Eigenschaften der reellen Zahlenreihe; Intervallschreibweise und Algebra mit Ungleichungen; Verwendung der Summen- und Sigma-Schreibweise; Mathematik auf der kartesischen (x,y)-Ebene; grafische Darstellung; Konzept der momentanen Änderungsrate und Tangenten an eine Kurve; Exponenten, Logarithmen und natürliche Logarithmusfunktion; und schließlich Wahrscheinlichkeitstheorie, einschließlich des Satzes von Bayes. Dieser Kurs gilt als Voraussetzung für Teilnehmer, die sich für den Kurs "Mastering Data Analysis in Excel" interessieren, der Teil der Excel to MySQL Data Science Spezialisierung ist.

16 Berechnung mit einer Variablen

Berechnung mit einer Variablen

Dieser Kurs ist auf Englisch und hat Untertitel in 4 verschiedenen Sprachen. Dieser Kurs konzentriert sich auf das konzeptionelle Verständnis und die Anwendung der Einervariablenrechnung, die Dinge wie Planetenbahnen bis hin zu Dingen wie die optimale Größe einer Stadt erklärt. Dieser Kurs ist ideal für Studenten, die ein Studium der Ingenieur-, Physik- und Sozialwissenschaften beginnen. Der Kurs beinhaltet eine Einführung in Taylor-Reihen und Näherungen, diskrete und kontinuierliche Formen der Infinitesimalrechnung, wobei der Schwerpunkt auf Konzepten und nicht auf Berechnungen liegt. Die Module umfassen in Woche 1 eine Berechnung für Sequenzen, in Woche 2 werden numerische Methoden eingeführt, in Woche 3 lernen Sie Reihen und Konvergenztests kennen, in Woche 4 werden die Potenz- und Taylorreihen behandelt und in Woche 5 wird der Kurs mit der Einvariablenrechnung abgeschlossen. Erworbene Fertigkeiten: Taylor-Reihen und Einvariablenberechnung. Dauer: Etwa 14 Stunden über 5 Wochen

Bewertung: 4.6

15 Mathematik für Machine Learning Spezialisierung

Mathematik für Machine Learning Spezialisierung

Dieser Kurs ist ein Einsteigerkurs auf Englisch mit Untertiteln in 9 verschiedenen Sprachen. Für viele anspruchsvolle Kurse in den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft müssen Sie Ihre mathematischen Grundlagen auffrischen, die Sie vielleicht schon einmal studiert haben, die aber in einem anderen Kontext gelehrt wurden, so dass es schwierig ist, einen Bezug zu ihrer Verwendung im Bereich der Informatik herzustellen. Diese Spezialisierung wird Ihre Mathematikkenntnisse wieder auffrischen, indem sie das, was Sie bereits wissen, mit dem maschinellen Lernen und den Datenwissenschaften in Verbindung bringt. Die 1^st Kurs befasst sich mit der Linearen Algebra und wie diese mit Daten zusammenhängt. Danach werden Sie sich mit Vektoren und Matrizen und dem Umgang mit ihnen beschäftigen. Die 2^und Kurs befasst sich mit Multivariater Kalkulation, die auf dem 1^st und Sie werden sehen, wie Sie Anpassungsfunktionen optimieren können, um gute Anpassungen an Daten zu erhalten. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in Calculus und nutzt dann Ihre Kenntnisse aus Kurs 1, um sich mit der Datenanpassung zu beschäftigen. Die 3^rd Kurs, die Dimensionalitätsreduktion mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA), verwendet die Mathematik aus dem 1^st zwei Kurse zur Komprimierung hochdimensionaler Daten. Dieser Kurs setzt auch Kenntnisse in Python und Numpy voraus. Am Ende dieser Spezialisierung verfügen Sie über die mathematischen Kenntnisse, die Sie benötigen, um fortgeschrittenere Kurse zum maschinellen Lernen zu belegen. Durch die gestellten Aufgaben werden Sie Ihre neu erworbenen Fähigkeiten nutzen, um Miniprojekte mit Python auf interaktiven Notebooks zu erstellen, die Ihnen helfen, das Wissen auf aktuelle Probleme anzuwenden. So können Sie z.B. mit Hilfe der linearen Algebra den Page Rank eines kleinen simulierten Internets berechnen, Ihr eigenes neuronales Netzwerk unter Anwendung der Multivariaten Kalkulation trainieren und eine nicht-lineare Regression nach der kleinsten Quadratzahl durchführen, um ein Modell an einen Datensatz anzupassen. Da es sich um eine Spezialisierung handelt, können Sie mit jedem beliebigen Kurs beginnen und dann je nach Bedarf fortfahren.

Erworbene Fertigkeiten: Eigenwerte und Eigenvektoren, Hauptkomponentenanalyse (PCA), Multivariable, Kalkül, Lineare Algebra, Basis (Lineare Algebra), Transformationsmatrix, Lineare Regression, Vektorrechnung, Gradient Descend, Dimensionalitätsreduktion und Python-Programmierung

Dauer: Ca. 4 Monate bei einem Tempo von 4 Stunden pro Woche - 4 Kurse. Bewertung: 4.6

14 Konstruktivismus und Mathematik-, Naturwissenschafts- und Technikunterricht

Konstruktivismus und Mathematik

Dieser Kurs ist auf Englisch und hat Untertitel in 4 verschiedenen Sprachen. Sie können ihn nach Ihrem eigenen Zeitplan und Tempo lernen. Dieser Kurs hilft Ihnen bei der Analyse der Auswirkungen des Konstruktivismus auf das Lernen und Lehren in den Bereichen Naturwissenschaften, Mathematik und Technik. Der Kurs besteht aus Lektüre, Diskussion und Aufgaben, in denen Sie konstruktivistische Ansichten über das Lernen, die Forschung über die Ideen der Schüler und ideenbasierte Interaktionen, Unterrichtsansätze, die die Ideen der Schüler berücksichtigen, und die Herausforderungen bei der Umsetzung konstruktivistischer Perspektiven im Unterricht untersuchen. Das Unterrichtsmedium ist ein Video mit Lesungen und Quizfragen. Woche 1 - ist die Kursorientierung, die Ihnen die für den Kurs erforderlichen technischen Fähigkeiten vermittelt, Woche 2 - führt zu Modul 1, das eine Einführung in den Konstruktivismus umfasst, Woche 3 - vertieft Modul 2 Schülerideen, Woche 4 ist Modul 3, das die Unterstützung von Schülern bei der Entwicklung ihrer Ideen behandelt, in dem konstruktivistische Lernumgebungen und ihre Aspekte untersucht werden, Woche 5 - behandelt die 4^th das Modul Implementing Constructivist learning environments. Erworbene Fertigkeiten: Perspektiven des Konstruktivismus. Dauer: Etwa 10 Stunden über 5 Wochen. Bewertung: 4.7

13 Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

Dieser Kurs ist ein Einsteigerkurs auf Englisch mit Untertiteln in 9 verschiedenen Sprachen. In diesem Kurs werden Sie in die Multivariate Kalkulation eingeführt, die für die Entwicklung von Techniken des maschinellen Lernens benötigt wird. Sie werden zunächst Ihre Kenntnisse über die Formulierung einer Steigung auffrischen, bevor Sie diese in die formale Definition des Gradienten einer Funktion umwandeln. Anschließend lernen Sie eine Reihe von Werkzeugen kennen, mit denen Sie die Kalkulation schneller und einfacher gestalten können. Danach wird die Berechnung von Vektoren, die auf mehrdimensionale Dienste hinweisen, gelehrt und anhand eines interaktiven Spiels in die Tat umgesetzt. Sie werden erforschen, wie Sie Calculus verwenden können, um Näherungen an Funktionen zu erstellen und zu quantifizieren, wie genau wir diese Näherungen erwarten können. Der Kurs erörtert, wo Calculus beim Training neuronaler Netze zum Einsatz kommt, bevor Ihnen gezeigt wird, wie es in linearen Aggressionsmodellen angewendet wird. Dieser Kurs bietet ein intuitives Verständnis von Calculus und der Sprache, die Sie benötigen, um das Konzept selbst zu erforschen, wenn Sie nicht weiterkommen. In Woche 1 werden Sie sich mit dem Thema "Was ist Kalkül?" befassen, in Woche 2 mit der multivariaten Kalkulation, in Woche 3 mit der multivariaten Kettenregel und ihren Anwendungen, in Woche 4 mit der Taylor-Reihe und der Linearisierung, in Woche 5 mit der Einführung in die Optimierung und schließlich in Woche 6 mit der Regression.

Erworbene Fertigkeiten: Lineare Aggression, Vektorkalkulation, Multivariable Kalkulation und Gradientenabstieg

Dauer: Etwa 18 Stunden über 6 Wochen. Bewertung: 4.7/91%

12 Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra

Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra

Der Kurs ist auf Englisch für Anfänger und hat Untertitel in 8 verschiedenen Sprachen. In diesem Kurs erfahren Sie, was Lineare Algebra ist und wie sie sich auf Vektoren und Matrizen bezieht. Als Nächstes werden Sie Vektoren, Matrizen und die Arbeit mit ihnen sowie das Problem der Eigenwerte und Eigenvektoren erforschen und erfahren, wie Sie diese zur Lösung von Problemen einsetzen können. Schließlich werden Sie sehen, wie Sie damit unglaubliche Dinge mit Datensätzen anstellen können, z.B. das Drehen eines Gesichtsbildes und wie Sie Eigenvektoren extrahieren können, um zu sehen, wie ein Pagerank-Algorithmus funktioniert. Da Sie auf datengesteuerte Anwendungen abzielen, werden einige dieser Ideen in Code umgesetzt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Codeblöcke zu schreiben und Jupyter-Notizbücher in Python kennenzulernen, die kurz sind, sich auf das Konzept konzentrieren und Sie anleiten, wenn Sie noch nicht programmiert haben. Am Ende des Kurses werden Sie Vektoren und Matrizen verstehen, um die Brücke zu Problemen der linearen Algebra und der Anwendung dieser Konzepte auf das maschinelle Lernen zu schlagen. Der Lehrplan in Woche 1 - führt in die Lineare Algebra und Mathematik für maschinelles Lernen ein, Woche 2 - erforscht Vektoren, Objekte, die sich im Raum bewegen, Woche 3 - behandelt Matrizen in der Linearen Algebra: Objekte, die auf Vektoren wirken, Woche 4 - beschäftigt sich mit Matrizen, die lineare Zuordnungen bilden und schließlich in Woche 5 - mit Eigenwerten und Eigenvektoren: Anwendung auf Datenprobleme. Der Unterricht erfolgt mit Hilfe von Videos, Lektüre und Quizfragen. Erworbene Fertigkeiten: Eigenwerte und Eigenvektoren, Basis (Lineare Algebra), Transformationsmatrix und Lineare Algebra. Dauer: Etwa 19 Stunden über 5 Wochen. Bewertung: 4.7/92%

11 Mathematik für Ingenieure: Der Capstone-Kurs

Mathematik für Ingenieure: Der Abschlußkurs

Dieser Kurs ist ein Mittelstufenkurs in englischer Sprache. Dieser Kurs setzt Kenntnisse in Matrixalgebra, Differentialgleichungen, Vektorkalkulation, numerischen Methoden und der Programmiersprache MATLAB voraus.

Dies ist das Abschlussprojekt für Studenten, die die Spezialisierung Mathematik für Ingenieure absolvieren. Zunächst lernen Sie jedoch einige grundlegende Konzepte der Computational Fluid Dynamics kennen und wenden diese dann an, um die Flüssigkeitsströmung um einen Zylinder zu berechnen. Alle eingeschriebenen Studenten erhalten Zugang zu MATLAB online und dem MATLAB Grader. Bevor Sie sich einschreiben, sollten Sie bereits über Kenntnisse in Differentialgleichungen, Vektorrechnung und numerischen Methoden verfügen oder diese belegt haben und in der Lage sein, in MATLAB zu programmieren. Es gibt 22 kurze Videovorlesungen und ein vollständiges Vorlesungsskript, das Sie herunterladen können unter http://www.math.ust.hk/~machas/flow-around/a-cylinder.pdf

Jede Vorlesung schließt mit einer Aufgabe, die es zu lösen gilt, und am Ende der 2^und und 3^rd Wochen gibt es eine MATLAB-Programmieraufgabe. Der Lehrplan umfasst in Woche 1 die Steuerungsgleichungen, in Woche 2 die stationären Strömungen und in Woche 3 die instationären Strömungen. Erworbene Fertigkeiten: Computational Fluid Dynamics und Wissenschaftliches Rechnen. Dauer: Etwa 1o Stunden über 3 Wochen. Bewertung: 4.8

10 Differentialgleichungen Teil 1 Grundlegende Theorie

Differentialgleichungen Teil 1

Dieser Kurs ist ein Anfängerkurs auf Englisch mit Untertiteln in 8 verschiedenen Sprachen. Diejenigen, die Informationen und Kenntnisse über Differentialgleichungen für die praktische Anwendung in ihren eigenen Bereichen benötigen, werden von diesem Kurs sehr profitieren. Sie lernen grundlegende Begriffe, Konzepte und Methoden zur Lösung verschiedener Arten von Differentialgleichungen sowie ein grundlegendes, aber notwendiges Wissen über die Theorie und damit verbundene Anwendungen. Sie sollten über ein grundlegendes Verständnis der Infinitesimalrechnung und der elementaren Theorie der Matrizen wie Determinanten, die Cramers'sche Regel zum Lösen linearer Gleichungssysteme, Eigenwerte und Eigenvektoren verfügen. Erworbene Fertigkeiten: Differentialgleichungen erster Ordnung, Modellierung und lineare Gleichungen zweiter Ordnung . Dauer: Etwa 15 Stunden über 9 Wochen. Bewertung: 4.7/95%

09 Infinitesimalrechnung: Eine Variable Teil 1 - Funktionen

Kalkulation Einzel 1

Der Kurs ist auf Englisch mit Untertiteln in 9 verschiedenen Sprachen. Calculus erklärt alles, von der Periodizität eines Herzschlags bis zur optimalen Größe einer Stadt. Dieser Kurs deckt die einvariable Kalkulation ab, wobei der Schwerpunkt auf dem konzeptionellen Verständnis und der Anwendung liegt. Wenn Sie in den Ingenieur-, Physik- oder Sozialwissenschaften studieren, wird dieser Kurs Sie ansprechen. In diesem ersten Teil von 5 werden Sie Ihr Verständnis von Taylor-Reihen erweitern, Grenzwerte überprüfen, das "Warum" hinter der L'Hopital-Regel verstehen und eine neue Sprache lernen, um das Wachstum und den Zerfall von Funktionen zu beschreiben: Das große O.

Der Lehrplan umfasst nach der Einführung: In Woche 2 - Ein Überblick über Funktionen (die Grundlagen der Vorkalkulation), Woche 3 - Erkundung der Taylor-Reihen und schließlich Woche 4 - Grenzwerte und Asymptotik. Erworbene Fertigkeiten: Reihenerweiterungen und Kalkulation. Dauer: Etwa 14 Stunden über 4 Wochen

Bewertung: 4.7/96%

08 Algebra: Grundlegende bis fortgeschrittene Spezialisierung

Algebra

Dieser Kurs ist ein Anfängerkurs in Englisch. Es sind keine mathematischen Vorkenntnisse erforderlich, um sich für diesen Kurs anzumelden, aber er wird Studenten helfen, die ihre Algebra- und Geometriekenntnisse verbessern möchten, wo zukünftige Kurse entweder Vorkalkül oder Kalkül als Voraussetzung erfordern. Quantitative Fähigkeiten und logisches Denken schulen Sie darin, logisch zu denken, mit Daten umzugehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Anstelle eines Capstone-Projekts gibt es in allen Modulen kleinere angewandte und Algebra-Probleme. Sie erhalten sowohl Übungsaufgaben als auch ausgearbeitete Lösungen, die Sie auf den Erfolg vorbereiten. Kurs 1 umfasst Algebra: Elementary to Advanced - Equations and Inequalities, Kurs 2 ist Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene - Funktionen und Anwendungen und Kurs 3 ist Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene - Polynome und Wege. Erworbene Fertigkeiten: Algebra, Gleichungen, Funktionen, Polynome und Routen. Dauer: Ca. 4 Monate bei einem empfohlenen Tempo von 4 Stunden pro Woche - 3 Kurse. Bewertung: 4.8

07 Infinitesimalrechnung: Eine Variable Teil 2 - Differenzierung

Calculus Single Variable Teil 2

Dieser Kurs ist auf Englisch mit Untertiteln in 5 verschiedenen Sprachen. Calculus erklärt alles, von der Periodizität eines Herzschlags bis hin zur optimalen Größe einer Stadt. Dieser Kurs deckt die einvariable Kalkulation ab, wobei der Schwerpunkt auf dem konzeptionellen Verständnis und deren Anwendung liegt. Wenn Sie in den Ingenieur-, Physik- oder Sozialwissenschaften studieren, wird dieser Kurs für Sie interessant sein. Dieser 2^und Teil 5 behandelt Ableitungen, Differenzierung, Regeln, Linearisierung, höhere Ableitungen, Optimierung, Differentiale und Differenzierungsoperatoren. In Woche 1 lernen Sie A New Look at Differentiation, Woche 2 ist Putting Derivatives to work und Woche 3 befasst sich mit Differentialen und Operatoren. Erworbene Fertigkeiten: Differentialmathematik, Newtonsche Methode, Lineare Approximation, Differentialrechnung und Ableitung . Dauer: Etwa 10 Stunden über 3 Wochen. Bewertung: 4.8/95%

06 Einführung in das mathematische Denken

Einführung in die mathematische Denkweise

Dieser Kurs ist ein Mittelstufenkurs in Englisch mit Untertiteln in 9 verschiedenen Sprachen. Die Art und Weise, wie Mathematiker denken, hat sich über viele Jahrtausende entwickelt und ist ein leistungsfähiger kognitiver Prozess, der nicht dasselbe ist wie Mathematik zu betreiben. Die im Schulsystem üblicherweise vermittelte Mathematik kommt viel zu kurz und konzentriert sich auf das Erlernen von Verfahren zur Lösung von stereotypischen Problemen. Professionelle Mathematiker denken auf eine bestimmte Art und Weise, um Probleme zu lösen, die sich aus der Wissenschaft, der Welt oder einfach aus der Mathematik selbst ergeben. Ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Erfolg in der Schulmathematik und dem mathematischen Denken ist, dass mathematisches Denken ein Denken über den Tellerrand ist. Dieser Kurs wird diese Art des Denkens entwickeln. Der 9-wöchige Kurs umfasst: Mathematik und Themen, die einfacher aussehen als sie sind. Nehmen Sie sich also Zeit und studieren Sie das Material gründlich. Rechnen Sie damit, dass Sie mehr Zeit damit verbringen werden, die Vorlesungen ausreichend gut zu studieren, um den Stoff zu verstehen. Erworbene Fertigkeiten: Zahlentheorie, Reelle Analysis, Mathematische Logik und Sprache. Dauer: Etwa 39 Stunden über 9 Wochen. Bewertung: 4.8/97%

05 Einführung in die Komplexe Analysis

Einführung in die Komplexe Analysis

Dieser Kurs ist ein Mittelstufenkurs in Englisch und hat Untertitel in 8 verschiedenen Sprachen. Komplexe Analysis ist die Theorie der komplexen Funktionen einer komplexen Variablen. Dieser Kurs führt Sie in die komplexe Analysis ein. Sie werden zunächst in die komplexe Ebene sowie in die Algebra und Geometrie der komplexen Zahlen eingeführt und gelangen dann über Differenzierung, Integration, komplexe Dynamik, Potenzreihendarstellung und Laurentsche Reihen in aktuelle Bereiche. Die Module bestehen jeweils aus 5 Videovorträgen mit Quizfragen, gefolgt von einer Hausaufgabe. Für die Hausaufgaben benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Zeit, um die in den Vorlesungen besprochenen Konzepte zu verinnerlichen und zu üben. Der größte Teil des Lernstoffs wird durch das Ausfüllen der Aufgaben vermittelt, die nicht auf die leichte Schulter genommen oder schnell erledigt werden sollten. Daher wird der Kurs voraussichtlich 6-12 Stunden pro Modul in Anspruch nehmen, je nach Ihren Vorkenntnissen. Der Lehrplan umfasst: Einführung in komplexe Zahlen; Komplexe Funktionen und Iteration; Analytische Funktionen; Konforme Abbildungen; Komplexe Integration; Potenzreihen; Laurentsche Reihen und Residuensatz sowie eine Abschlussprüfung.

Erworbene Fertigkeiten: Konforme Abbildung, Laurentsche Reihen, Potenzreihen, Komplexe Analysis und Komplexe Zahlen. Dauer: 27 Stunden über 8 Wochen. Bewertung: 4.8/97%

04 Einführung in Calculus

Einführung in Calculus

Dieser Kurs auf mittlerem Niveau ist auf Englisch mit Untertiteln in 8 verschiedenen Sprachen. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den wichtigsten Säulen für die Anwendung von Mathematik und Wissenschaft, Technik und Wirtschaft. Es werden die Ideen und historischen Beweggründe für die Infinitesimalrechnung erforscht, wobei ein Gleichgewicht zwischen Theorie und Anwendung hergestellt wird, das zur Beherrschung der grundlegenden Mathematik führt. Sie

Sie machen sich mit der Vorkalkulation vertraut, einschließlich Gleichungsmanipulation und elementaren Funktionen, werden fließend mit Tangenten und Grenzwerten und Ableitungen. Sie werden die Differentialrechnung mit Anwendungen und die Integralrechnung aufbauen und üben. Der Kurs umfasst: Woche 1 - Vorkalkül; Woche 2 - Funktionen (Nützliches und wichtiges Repertoire); Woche 3 - Einführung in die Differenzialrechnung; Woche 4 - Eigenschaften und Anwendung der Ableitung); Woche 5 - Einführung in die Integralrechnung

.Erworbene Fertigkeiten: Logik, Mathematik und Kalkül. Dauer: Etwa 59 Stunden über 5 Wochen

Bewertung: 4.8/98%

03 Mathematik für KI-Anfänger Teil 1 Lineare Algebra

Math AI Teil 1 Lineare Algebra

Dieser Kurs ist auf Englisch und ist für Anfänger geeignet. In diesem Kurs lernen Sie Konzepte der KI wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Vektoren, die alle mit der linearen Algebra zusammenhängen. Sie lernen die Verwendung der Linearen Algebra in KI-Algorithmen kennen und werden nach Abschluss des Kurses die KI-Algorithmen und die Grundlagen der Linearen Algebra in KI-Anwendungen vollständig verstehen. Der Lehrplan umfasst: Einführung in die KI in Woche 1, Woche 2 befasst sich mit der Einführung in die Lineare Algebra, Woche 3 deckt niedrige Operationen und lineare Kombinationen ab, Woche 4 beschäftigt sich mit linear unabhängigen und inversen Matrizen, Woche 5 erforscht die Determinante einer quadratischen Matrix und das Eigenwertproblem und schließlich lernen Sie in Woche 6 das Diagonalisierungsproblem und die KI-Anwendung. Erworbene Fertigkeiten: Lineare Algebra, Umgekehrte Matrix, Eigenwert, und KI. Dauer: Etwa 7 Stunden über 6 Wochen. Bewertung: 4.9

02 Matrixalgebra für Ingenieure

Matrix-Algebra für Ingenieure

Dieser Kurs ist ein Anfängerkurs auf Englisch mit Untertiteln in 8 verschiedenen Sprachen. Dieser Kurs vermittelt alles, was Sie über Matrizen wissen müssen und deckt die lineare Algebra ab, die ein Ingenieur kennen sollte.

Dieser Kurs sollte nach dem Abschluss eines Universitätskurses zur Einvariablenrechnung belegt werden. Ableitungen und Integrale werden in diesem Kurs nicht behandelt, aber es wird erwartet, dass Sie über einige Kenntnisse in diesen Bereichen verfügen. Der Kurs enthält viele kurze Vorlesungsvideos, gefolgt von Aufgaben, die Sie lösen müssen, um die in den Vorlesungsvideos behandelten Themen zu vertiefen. Nach jedem Thema gibt es ein kurzes Quiz. Die Lösungen finden Sie in den Vorlesungsunterlagen, die Sie unter http://www.math.ust.hk/~machas/matrix-algebra-for-engineers.pdf

Woche 1 befasst sich mit Matrizen, Woche 2 mit Systemen linearer Gleichungen, Woche 3 mit Vektorräumen und schließlich in Woche 4 mit Eigenwerten und Eigenvektoren. Erworbene Fertigkeiten: Matrizen, Victor-Räume, Eigenwerte und Eigenvektoren. Dauer: Etwa 20 Stunden über 4 Wochen. Bewertung: 4.9/97%

01 Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene - Gleichungen & Ungleichungen

Algebra: Grundstufe bis Fortgeschrittene

Der Kurs ist auf Englisch und ist ein Anfängerkurs. Dies ist Kurs 1 von 3 in der Algebra: Elementare bis fortgeschrittene Spezialisierung. Wenn Sie eine gute Grundlage in mathematischen Konzepten suchen, von der aus Sie fortgeschrittene Kurse mit Konzepten aus der Vorkalkulation, der Infinitesimalrechnung, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik belegen können, dann ist dies der richtige Kurs für Sie. Sie werden Ihre Berechnungsmethoden festigen, algebraische Formeln und Eigenschaften wiederholen und diese Konzepte auf aktuelle Alltagssituationen anwenden. Die Kursthemen umfassen viele der grundlegenden algebraischen Konzepte, die Sie in den unten aufgeführten Fähigkeiten sehen können. Modul 1 befasst sich mit der Struktur von Zahlen, Modul 2 mit linearen Gleichungen, Modul 3 mit dem Lösen von Ungleichungen, Modul 4 mit Gleichungssystemen und schließlich in Woche 5 mit einer Prüfung über Gleichungen mit Ungleichungen und reellen Zahlen. Erworbene Fertigkeiten: Gleichungen, Ungleichungen, Polynome, Radikale, Exponenten und quadratische Gleichungen. Dauer: Etwa 10 Stunden über 5 Wochen. Bewertung: 4.9/95%