線形代数学
Open Academy
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入門 / algebra, Linear Algebra, algebra, MIT
このコースでは、行列論と線形代数を扱い、物理学、経済学、社会科学、自然科学、工学などの他分野で役立つトピックを重点的に学びます。内容は、ストラング教授の教科書『Introduction to Linear Algebra』における理論と応用の組み合わせに準拠しています。
入門
algebra, Linear Algebra, algebra
このコースでは、知性の本質と脳がいかにして知性を生み出すのか、そしてそれを機械でどのように複製できるかを探求します。認知科学、神経科学、コンピュータサイエンス、および人工知能を統合したアプローチを通じて学習します。
18名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
知能研究の理論的基礎を理解することができます。
神経回路の機能を探求する方法を学ぶことができます。
ロボット工学と人工知能の最新の研究に触れることができます。
MIT OpenCourseWare
知能の本質の探究
知能に対する理解が不足しており、悩んでいる人が多いです。脳と機械において知能がどのように機能するのか、明確な答えが見つからずにもどかしい状況でしょう。
このコースは、最新の研究結果に基づき、知能の科学的研究を紹介します。様々な分野の専門家が講義を行い、理論的基礎と計算方法を学ぶことができます。また、神経回路の機能と創発的行動(emergent behavior)を探求する経験的な方法も扱われます。複数の視点を統合して、知能研究のスピードを速める方法を身につけることができます。
このコースを通じて、視覚認識、言語理解、ロボット工学など、様々なテーマについて深い知識を築くことができます。皆さんは知能研究の複雑な問題を少しずつ理解できるようになるでしょう。
講義動画 ・ 全60本
Lecture 0: Tomaso Poggio - Introduction to Brains, Minds, and Machines
Lecture 1.1: Nancy Kanwisher - Human Cognitive Neuroscience
Lecture 1.2: Gabriel Kreiman - Computational Roles of Neural Feedback
Lecture 1.3: James DiCarlo - Neural Mechanisms of Recognition Part 1
Lecture 1.4: Neural Mechanisms of Recognition, Part 2
Lecture 1.5: Winrich Freiwald - Primates, Faces, & Intelligence
教授陣
元講義
学習対象は
誰でしょう?
知能の本質について混乱している人
機械知能に対する理解が不足している研究者
神経科学と人工知能の繋がりを必要とする学生
前提知識、
必要でしょうか?
基本的な数学の知識(微積分、線形代数など)
コンピュータープログラミング基礎
神経科学または認知科学に関する基礎知識
3,565
受講生
22
受講レビュー
4.9
講座評価
229
講座
"言語が学習の障壁にならないように。"
世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。
全体
74件 ∙ (46時間 30分)
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