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関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本講義では、大学1年生レベルの微積分学の講義を行います。 特に一変数関数の積分について集中的に扱い、様々な積分法や技術的なアプローチを習得することができます。 積分の応用事例として、体積や表面積などの問題を扱います。 数値積分の手法をPythonコーディングを用いて学習します。

本講義では大学1年生レベルの微積分学講義を行います。 特に一変数関数の微分について集中的に扱い、様々な微分法と微分公式を身につけていきます。 実用的に微分を適用できる事例として線形近似、関数の増加と減少、最適化問題などを選別して学んでいきます。

積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。