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ゲームで使われる重要な数学の概念を簡単に学べる講座です。 数学に詳しい人は、その知識を当然のことと考えるため、何も知らないという前提で教えることはできません。 本当に専門外の人だと考えて、初心者の視点から説明します。

関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

DirectX 12を通じてグラフィックスの基礎を学習する講義です。 3D世界にある物体がどのような原理でモニター画面に描画されるのかを学びます。

機械学習/深層学習の研究に必ず必要な線形代数の内容を取り扱います。

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

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。

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

この講座では線形代数学概論を取り上げ、講義を通じて線形代数学概論をマスターすることができます。

数学が好きな人は手を挙げて！ 確率と統計を学びたい人は手を挙げて！

今経験よりもデータに基づいて答えるとき！統計知識で信頼性を数値化して根拠として提示するなら、皆さんの説得力は無限大UP！

中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、重点的に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜですか？すべての最適化の問題は多変数関数の形で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分概念を習得すれば、上記分野の理論的アプローチがかなり容易になります。

AI/ディープラーニングに必要な線形代数の内容を1日10分投資して1ヶ月完成でマスターしてみましょう。

本コースはPythonを用いた機械学習の数学および統計学の基本内容を実習するコースです。機械学習と深層学習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背景を必要とします。本コースを通じて人工知能に必要な基礎数学を着実に習得できます！

自分で考える力を育てる数学ベースの思考力！ 今日も夜勤ですか？その場合は、この過程で数学的思考力を高めて効率的に業務を遂行してください。

MATLABの基礎を築き、プログラミングの基本概念を応用し理解しましょう！

ゲームを構成する仮想世界が数学でどのように作られるかを基礎から一つずつ取り上げる講義です。 基盤の数学を通じてゲームエンジンの構成原理を理解し、三次元空間を構成する実用的なゲーム数学を学習します。

学生時代に数学を諦めてしまったけれど、これから工業数学に挑戦しようとしている大人の方々に、中学・高校数学の基礎を築いていただくための講義です。