カルマンフィルタ 1：カルマンフィルタの正確な数学的原理を例題で理解する講義

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、主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。なぜでしょうか！すべての最適化問題は多変数関数の形式で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分の概念を習得すれば、上記の分野の理論的アプローチが非常に容易になります。

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。

AIや機械学習の学習において、確率論の習得は必須です。より深く確率論を学びたい方に推薦します。

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。

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。

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IT企業コーディングテストに備えて [データ構造とアルゴリズムのコア理論＆amp;関連実戦問題解説講義】です。 - Python編 -

Python、より効率的なコードを組み立てたい場合は？ 同じ機能を実装しても効率の高いコードを組みたい場合は、Pythonでデータ構造とアルゴリズムの理解は必須要素です。作り出すことができます。

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

コーディングテストALL PASSのための最も完璧なバイブル

オープンソースを使わず自ら作成したコードで、機構学・動力学理論の実装から多関節マニピュレータの通信インターフェースまで完璧にマスター

インタラクティブ教材ベースのPython入門講座です。 可愛らしいボードゲームを通じて、プログラミングの動作原理を理解します。

머신러닝을 배우면 정확도를 높이는 방법을 익히게 됩니다. 하지만 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려주지 않았던 질문이 남게 됩니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 수행합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 현재 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구사항을 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 다루고 반도체 교재는 회로를 다루지만, 그 사이를 잇는 자료는 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하면서 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정에서는 여섯 개의 알고리즘을 파이썬으로 직접 만들어보면서, 만들 때마다 곱셈, 비교, 메모리 사용량, 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. '곱셈 몇 번'이라는 표현만으로는 그 크기를 가늠하기 어렵지만, '보드의 몇 퍼센트'라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 거쳐 여섯 개의 모델을 한 표에 모아보면 예상과 다른 그림이 드러납니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 할애했지만, 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 낮추고, 자릿수를 관리하며, 회로를 채점할 기준까지 마련합니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

ゲームで使用される重要な数学の概念を分かりやすく学ぶ講座です。数学に精通している人はその知識を当然のものと考えてしまうため、全く知らないという前提で教えることができません。 本講座では、本当に非専門家であると考え、初心者の視点から説明します。

コードパズルクリアチャレンジは、Swift Playgroundsの「コーディングを学ぼう1」をベースに、コンピュータに命令を出して思い通りに動かす「プログラミング的思考」を4週間集中してトレーニングするコースです。 参加者は各回のパズルミッションを解決しながら、問題を小さなステップに分ける「問題分解」、繰り返される規則を見つけてfor文や関数で整理する「パターン認識」、状況に応じて行動を変える「論理的判断」を自然に身につけます。そして、単に正解を導き出すだけでなく、「なぜこのように解いたのか」を説明し、修正できるレベルまで到達します。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

RUR-PLEは、Pythonを通じて学生がより簡単にソフトウェア（SW）を学習できるように作られた教育用ソフトウェアです。ここでは、ソフトウェアで何ができるかを学び、簡単な実習を通じてコンピューティング思考を養えるようサポートします。

この講義は、CosPro 1級試験を準備される方のためのコースであり、試験主催者である(株)YBM Netから公開されたCOS Pro 1級サンプル問題解答コースです。