線形代数コース、トレーニング、チュートリアル

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Udemyアプリケーションとラップトップとノートブックを示すiPhoneのクローズアップ線形代数 のスキルを向上させ、線形代数 の証明書を取得するのに役立つ何千ものオンライン コースとクラスがあります。

このブログ記事では、当社の専門家が厳選された 10 のリストをまとめました。 ベスト オブ ベスト 線形代数 コース, 現在オンラインで利用できるチュートリアル、トレーニング プログラム、クラス、認定資格。

高品質の基準を満たすコースのみが含まれています。私たちはあなたのためにこれらすべてを集めるために多くの時間と労力を費やしました.これらのコースは、すべてのレベル、初心者、中級者、専門家に適しています。

これらのコースと、それらがあなたに提供するものを見てみましょう!

10 線形代数コース、トレーニング、チュートリアル

1. Become a Linear Algebra Master に Krista King Udemyコース 私たちのベストピック

“Learn everything from Linear Algebra, then test your knowledge with 400+ practice questions”

現時点では、以上の 26732+ 人がこのコースに登録しており、 3707+ レビュー.

講座の内容
Getting started
Operations on one matrix
Operations on two matrices
Matrices as vectors
Dot products and cross products
Matrix-vector products
Transformations
Inverses
Determinants
Transposes
Orthogonality and change of basis
Orthonormal bases and Gram-Schmidt
Eigenvalues and Eigenvectors
Final exam and wrap-up

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2. Complete linear algebra: theory and implementation in code に Mike X Cohen Udemyコース

“Learn concepts in linear algebra and matrix analysis, and implement them in MATLAB and Python.”

現時点では、以上の 25828+ 人がこのコースに登録しており、 3821+ レビュー.

講座の内容
Introductions
Get the course materials
Vectors
Introduction to matrices
Matrix multiplications
Matrix rank
Matrix spaces
Solving systems of equations
Matrix determinant
Matrix inverse
Projections and orthogonalization
Least-squares for model-fitting in statistics
Eigendecomposition
Singular value decomposition
Quadratic form and definiteness
Bonus section

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3. Learn Algebra The Easy Way! に Organic Chemistry Tutor Udemyコース

“Algebra Review – Slope, Graphing Linear Equations, Exponents, Factoring, Solving Quadratic Equations, & Radicals”

現時点では、以上の 6447+ 人がこのコースに登録しており、 1380+ レビュー.

講座の内容
“Introduction
Basic Arithmetic – Addition, Subtraction, Multiplication, and Division
Fractions Review Tutorial
Solving Linear Equations
Order of Operations
Graphing Linear Equations
Linear Inequalities and Absolute Value Expressions
Polynomials
Factoring
Systems of Linear Equations
Quadratic Equations
Rational Expressions
Radical Expressions
Complex Imaginary Numbers
Exponential and Logarithmic Functions
Functions
Conic Sections
Arithmetic & Geometric Sequences”

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4. Master Linear Algebra 2020: The Complete Study Of Spaces に Kody Amour Udemyコース

Learn How to Define Space And How it is Characterized And Measured. We Make Linear Algebra Math Fun And Easy.

現時点では、以上の 6015+ 人がこのコースに登録しており、 382+ レビュー.

講座の内容
“Introduction Video
Introduction
Matrices and Their Properties
Vector Spaces and Linear Transformations
Orthogonality, Norms and Inner Product Spaces
Eigenvalues
Conclusion”

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5. College Level Advanced Linear Algebra! Theory & Programming! に “Ahmed Fathy, MSc” Udemyコース

“Linear Algebra (matlab – python) & Matrix Calculus For Machine Learning, Robotics, Computer Graphics, Control, & more !”

現時点では、以上の 5937+ 人がこのコースに登録しており、 376+ レビュー.

講座の内容
“Introduction To The Course
Introduction To Matrices : Linear Independence And Matrix Multiplication
Introduction To Gaussian Elimination And Matrix Inverse
Test Your Self ! – Exam 1 !
The Computer Graphics Section !
The Robotics Section !
Test Your Self ! – Exam 2 !
Test Your Self ! – Exam 3 !
EigenValues & EigenVectors ( I ) : Introduction
EigenValues & EigenVectors ( II ) : Difference Equations
EigenValues & EigenVectors ( III ) : Differential Equations
Test Your Self ! – Exam 4 !
Matrix Inverse Using Cofactors & The Cayley Hamilton Theorem
Back To Systems Of Linear Equations ! – The Matrix Rank
The Four Sub-spaces Of A Matrix
Solving The Unsolvable : Linear Regression, Projection Matrix & Normal Equation
Test Your Self ! – Exam 5 !
A Section On Symmetric Matrices
A Section On Machine Learning And DataScience
Appendix A – The Lagrange Multipliers
The Principal Component Analysis (PCA)
Test Your Self ! – Exam 6 !
The Singular Value Decomposition (SVD)
The Pseudo Inverse Of A Matrix
Test Your Self ! – Exam 7 !
The LU Decomposition
A Video On Positive Definite Matrices – Will Come Back In A Subsequent Section !
Appendix B : The Taylor Expansion
Back To Positive Definite Matrices !
Determinants !
Matrix Calculus – I : The Basics
Matrix Calculus II : On The Relation Between The Jacobian And Double Integrals
Matrix Calculus – III : More On Matrix Calculus
Test Your Self ! – The Final Exam !
EXTRA – I :: Homogeneous Coordinates And The Projection Matrix Derivation !
BONUS : Get My Other Courses !”

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6. Linear Algebra for Beginners: Open Doors to Great Careers に Richard Han Udemyコース

“Learn the core topics of Linear Algebra to open doors to Computer Science, Data Science, Actuarial Science, and more!”

現時点では、以上の 4614+ 人がこのコースに登録しており、 495+ レビュー.

講座の内容
Introduction
Solving Systems of Linear Equations
Vectors
Matrix Operations
Properties of Matrix Addition and Scalar Multiplication
The Inverse of a Matrix
Determinants
Properties of Determinants
Vector Spaces
Subspaces
Span and Linear Independence
Basis and Dimension
Concluding Letter

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7. Complete Linear Algebra for Data Science & Machine Learning に “Kashif A., Abdullah A.” Udemyコース

“Linear Algebra for Data Science, Big Data, Machine Learning, Engineering & Computer Science. Master Linear Algebra”

現時点では、以上の 4074+ 人がこのコースに登録しており、 652+ レビュー.

講座の内容
Welcome and Introduction
Basics of Matrices
Basics of Matrices (Continued)
Matrices and Systems of Linear Equations
Matrix Algebra and Operations
Determinant of a Matrix
Inverse of a Matrix
Properties of Determinants
*** OPTIONAL: Introduction to Vectors
Vector Spaces
Subspace and Nullspace
Span and Spanning Sets
Linear Dependence and Independence
Basis and Dimension
Eigenvalues and Eigenvectors
Basic Algebra Concepts (Additional Lessons)
Congratulations and Bonus Material

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8. Linear Algebra Mathematics for Machine Learning Data Science に Manifold AI Learning ® Udemyコース

“Go Zero to Pro – Complete linear algebra – Mathematics for data science, machine learning & Deep Learning”

現時点では、以上の 3937+ 人がこのコースに登録しており、 274+ レビュー.

講座の内容
Vectors Basics
Vector Projections
Basis of Vectors
Matrix Basics from High school
Matrices – Setting up the stage – Transformations
Gaussian Elimination
Einstein Summation convention – Non Orthogonal basis – Gram Schmidt Process
Eigen Problems
Google Pagerank Algorithm
SVD – Singular Value Decomposition
Pseudo Inverse
Matrix Decompositions
Solving the Linear Regression using Matrix Decomposition methods
Linear Regression from Scratch
Linear Algebra in Natural Language Processing
Linear Algebra for Deep Learning – Getting started with Pytorch
Linear Regression Using Pytorch
Python Basics
Python for Data Science
Basics of Statistics
Appendix : Python for Data Science

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9. “PCA & multivariate signal processing, applied to neural data” に Mike X Cohen Udemyコース

Learn and apply cutting-edge data analysis techniques for “big neurodata” (theory and MATLAB/Python code)

現時点では、以上の 3920+ 人がこのコースに登録しており、 369+ レビュー.

講座の内容
Introduction
Download all course materials
Dimensions and sources
Linear algebra crash course
Creating and interpreting covariance matrices
Dimension reduction with PCA
Source separation with GED
Source separation for steady-state responses
Independent components analysis (ICA)
Overfitting and inferential statistics
Big questions in multivariate neuroscience
Bonus section

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10. Linear Algebra and Geometry 1 に “Hania Uscka-Wehlou, Martin Wehlou” Udemyコース

“Systems of equations, matrices, vectors, and geometry”

現時点では、以上の 3042+ 人がこのコースに登録しており、 383+ レビュー.

講座の内容
“Introduction to the course
Some basic concepts
Systems of linear equations; building up your geometrical intuition
Solving systems of linear equations; Gaussian elimination
Some applications in mathematics and natural sciences
Matrices and matrix operations
Inverses; Algebraic properties of matrices
Elementary matrices and a method for finding A inverse
Linear systems and matrices
Determinants
Vectors in 2-space, 3-space, and n-space
Distance and norm in R^n
Dot product, orthogonality, and orthogonal projections
Cross product, parallelograms and parallelepipeds
Lines in R^2
Planes in R^3
Lines in R^3
Geometry of linear systems; incidence between lines and planes
Distance between points, lines, and planes
Some words about the next course
Extras”

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線形代数 の学習に関してよく寄せられる質問をいくつかご紹介します。

線形代数を習得するのにどのくらいかかりますか?

「線形代数 を習得するのにどのくらいの時間がかかりますか」という質問に対する答えは です。 . .場合によります。誰もが異なるニーズを持っており、誰もが異なるシナリオで作業しているため、ある人の答えは別の人の答えとはまったく異なる場合があります.

次の質問を考えてみてください: 何のために 線形代数 を学ぼうとしていますか?あなたの出発点はどこですか?あなたは初心者ですか、それとも 線形代数 の経験がありますか?どのくらい練習できますか? 1日1時間?週40時間? 線形代数に関するこのコースをチェックしてください.

線形代数 を学ぶのは簡単ですか、それとも難しいですか?

いいえ、線形代数 を学ぶことは、ほとんどの人にとって難しいことではありません。これをチェックして 学習方法のコース 線形代数 あっという間に!

線形代数を早く学ぶには?

線形代数を学ぶための最速の方法は、最初にこれを取得することです 線形代数コース, それから、学んだことはいつでも練習してください。 1日たった15分の練習でも構いません。一貫性が鍵.

線形代数 はどこで学べますか?

線形代数 を調べて学習したい場合は、Udemy が 線形代数 を学習するための最適なプラットフォームを提供します。これを確認してください。 学習方法のコース 線形代数 あっという間に!