北京线性代数大学本科线上小班课 2025-04-22 14:57:39

  一、课程优势

  理论与实践结合
  以真实科研案例驱动教学，如金融数据降维分析、社交媒体网络矩阵建模等，引导学生用线性代数工具解决实际问题。
  小班互动与个性化辅导
  每班8-10人，支持线上实时讨论与分组协作，课后提供一对一答疑和代码批改，适配留学生时差需求。
  跨学科资源整合
  提供农业经济模型、生物信息学数据集等案例库，配合Python/Matlab工具实操训练，强化技能迁移能力。
  学术场景适配
  针对留学生增设论文复现指导，例如利用矩阵方法优化实验数据处理、图表可视化代码调试等。

  二、机构优势

  双轨教学模式
  线上课程与线下学术支持结合，例如通过ZOOM直播授课，同步提供文献管理工具（Zotero）与学术伦理规范指导。
  师资背景多元
  教学团队包括高校数学系教师（熟悉国内教学体系）与海外科研背景导师（深谙国际学术标准），形成互补。
  动态资源更新
  基于新工科与人工智能发展趋势，持续引入机器学习中的矩阵分解、深度学习参数优化等前沿案例。

  三、课程适合人群

  本科留学生：需补充线性代数基础以应对海外工程、计算机类课程；
  跨专业学习者：如经济、生物专业学生，需用矩阵工具处理实验数据；
  学术研究预备群体：计划参与数学建模竞赛或科研项目的学生；
  编程爱好者：希望将线性代数与Python/Matlab结合实现算法开发。

  四、课程师资介绍

  学术导师团队：
  成员来自国内外高校数学系，如参与北大《线性代数》国家级精品课程建设的教师，擅长从几何直观解析抽象概念（如向量空间的基底变换）。
  技术导师团队：
  包括一线互联网公司算法工程师，主导过电商推荐系统矩阵优化项目，能将特征值计算等理论转化为工业级代码实现案例。
  双师协作机制：
  学术导师负责理论推导与学科脉络梳理，技术导师聚焦代码实现与工具应用，确保学生“既懂原理，又会操作”。