Tầng này dạy gì?
Mọi tầng sau (Trigonometry, Calculus, Linear Algebra, Probability, AI/ML) đều
giả định bạn đã thành thạo các thứ trong tầng này. Nếu bạn từng học phổ thông,
hãy coi đây là phần ôn tập có hệ thống. Nếu chưa, đây là điểm bắt đầu đúng.
- Phân biệt được ℕ, ℤ, ℚ, ℝ — và hiểu vì sao máy tính chỉ xấp xỉ được ℝ.
- Thao tác biểu thức và giải phương trình bậc 1 thuần thục.
- Nắm vững lũy thừa, căn, log — đặc biệt `log` vì gặp lại liên tục trong ML.
- Hiểu hàm số: input → output, đồ thị, hàm bậc 1, bậc 2, mũ, log.
- Giải được hệ phương trình tuyến tính 2-3 ẩn bằng khử Gauss.
Lesson 01
ℕ, ℤ, ℚ, ℝ; thứ tự; giá trị tuyệt đối; vì sao float không lưu chính xác 0.1.
Lesson 02
Biến, hằng, biểu thức, đánh giá, đơn giản hóa, khai triển, phân tích.
Lesson 03
Giải ax + b = c, quy tắc chuyển vế, một ẩn, ứng dụng thực tế.
Lesson 04
a^n, √a, log_b(x); các quy luật; vì sao log biến nhân thành cộng.
Lesson 05
Định nghĩa input → output, domain/range, đồ thị, hàm hợp.
Lesson 06
Đường thẳng (y = ax + b), parabol (y = ax² + bx + c), hệ số góc, đỉnh.
Lesson 07
e^x, ln x, tăng trưởng theo cấp số nhân, log scale, ứng dụng ML.
Lesson 08
2-3 ẩn, khử Gauss, ý nghĩa hình học, vô nghiệm/vô số nghiệm.