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このコースでは、多変量関数の積分深化についての知識を築くことができます。

このコースでは、多変量関数の積分の基礎についての知識を築くことができます。

この講座を通じて多変数関数の最適化理論の基礎を学び、ベクトル関数に関する全般的な内容を学ぶことになります。

このコースでは、受講生はベクトル微積分学（微積分2）の微分の基礎を変更できます。

データサイエンスの核心は、膨大なデータを体系的に分析する能力を持つ人間をうまく模倣すること！ この過程を通じて、データサイエンスの基本となる科学的モデリングを理解するための基礎的な数学知識をリマインドすることができます。

中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

本コースは、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習するコースです。機械学習とディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本コースを通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に身につけることができます！

機械学習、AI、ロボティクス、コンピュータビジョンなど、工学専攻者のための深みのある線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方に推奨します。 可能な限り分かりやすく説明しながら、テーマの選択と集中を通じて深い内容を扱っています。

ディープラーニングを本格的に活用するための機械学習の概念、人工知能の学習原理、モデル実装のための数学的原理を知る！

ゲーム開発に関心があり、数学が重要であることを知っていますが、いつもどんな数学を勉強するのか分からず、拾うことのできない方のために概説する講座を用意してみました。

学生時代、数学が苦手でしたか？ AIで数学が重要だと言われますが、どうアプローチすべきかお困りですか？ AIにおいて数学が重要な理由は、AI（機械学習と深層学習）の演算過程で数学を利用しているためです。 AIを理解するための微分、線形代数学、確率統計の解説は、数学的解法よりもグラフ（座標）を使った分かりやすい説明で構成されています。

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

Propensity Score Matching analysisはなぜ人気があり、どのような利点があるのか​​を学びます。 また、これを活用して論文として提出する際にすぐに使える表とグラフを簡単に作成します。

大学統計を苦労している君に、同じ席にいた先輩が伝えるノウハウ伝授。 Rプログラミングによる基礎統計の征服

学校で学ぶ統計、理解するのは難しいですか？いくら説明を聞いても混乱していた統計、理解させていただきます。エクセルを通して一つ一つ手で実装すれば理解できなかった統計概念が理解になるでしょう！面白くなかった統計が面白くなる不思議な経験！プレゼントいたします。 :)

微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。

微積分学が難しすぎるなら？ 基礎からじっくり！ 大学の微積分学のレベルを扱います。

この講義では、MIT（Massachusetts Institute of Technology）でプログラム教育のために作成されたスクラッチを使用して、プログラミングの重要な要素を学びます。

すべてのAI/ディープラーニングの核心は結論的に最適化です。もちろんAI/ディープラーニングでのみ最適化理論が必要なわけではありません。コンピュータビジョン、ロボティクス&制御システム、金融工学&クオンツ、データサイエンス、信号処理...おそらくどの分野を学んでも、もう少し深く入っていくと必ず出会うテーマの一つが最適化理論です。この講義では数学的な基礎理論から始まって深みのある内容まで体系的に扱っています。国内に開設された最適化理論講義の中で断然最高だと思います。

この講義は集合論の中でも核心だけを選んだ講義です。この講義をはじめ、線形代数、微積分学などの多様な数学を揺らすことなく始めることができます。