工学動力学

"AIへの全面投資"を宣言した企業の1年間の実践記録。 日本を代表するIT企業、DeNAが3,000人規模の組織をAIネイティブ企業へと転換した事例をご紹介します。 AI変革を準備する組織にとって、必ず役立つ内容だけをまとめました。

このコースでは、『上級へのとびら』第6課から第10課の漢字を網羅した魅力的なビデオ講義を通じて、漢字学習を強化します。学生は漢字の書き方だけでなく、それぞれの文字の背後にある興味深い成り立ちやストーリーも学ぶことができます。

このコースは、重要な場面でのスピーキング能力を向上させるためのいくつかのルールを学ぶことに焦点を当てています。学習者は面接、論文審査、口述試験など、さまざまな状況における効果的な発表方法を身につけることができます。

このコースでは、非デジタルゲームの設計と分析に関する実践的な指導を行います。学生は、スポーツ、ゲーム番組、運任せのゲーム、カードゲーム、校庭での遊び、ボードゲーム、ロールプレイングゲームなど、さまざまなジャンルのゲームデザインを分析・比較するためのテキスト、ツール、参考文献、および歴史的背景について学びます。

このコースでは、電子および電気機械システムにおけるフィードバック制御の原理を探求し、性能と信頼性の向上におけるその役割を重視します。学習者は、実験やデモンストレーションを通じて、分析的概念と実用的な応用に取り組みます。

このコースでは、シリコン集積回路のデバイス製造に不可欠なフロントエンドプロセスの基本原理を深く掘り下げます。学習者は、酸化、拡散、イオン注入、エピタキシーなどの主要プロセスの高度な物理モデルや実用的な側面に加え、シリコンゲルマニウム（SiGe）などの新材料についても探究します。

このコースでは、戦略的相互作用に関する数学的分析であるゲーム理論の基礎的なツールを紹介します。学習者はゲーム理論を活用して、さまざまな経済状況を分析する方法を学びます。

このコースでは、理論と応用の両面からディープラーニングの基礎を扱います。トピックには、ニューラルネットワークのアーキテクチャ（MLP、CNN、RNN、グラフネットワーク、トランスフォーマー）、ディープラーニングにおける幾何学と不変性、誤差逆伝播法と自動微分、高次元における学習理論と汎化、そしてコンピュータビジョン、自然言語処理、ロボティクスへの応用が含まれます。

このコースでは、知能ロボットのプログラミングを通じて、実世界のシステムにおける自律性の応用を探求します。学習者は、ロボットが自己監視を行い、タスクをスケジューリングし、他のエージェントと協力することを可能にする高度な推論技術やアルゴリズムについて学びます。

このコースでは、生体分子、無機分子、および有機分子の化学について概説します。原子および分子の電子構造、熱力学、酸塩基平衡と酸化還元平衡、化学反応速度論、および触媒作用の基本原理に重点を置いています。

このコースでは、映像制作スキルを活用して、科学、技術、工学、数学への情熱を魅力的に伝える方法を学びます。受講者は、5分間のYouTube科学番組を企画し、実施する機会を得ることができます。

このコースでは、線形代数と常微分方程式（ODE）を中心に、機械工学で広く用いられる不可欠な数学的概念を扱います。学習者は、方程式系を解くための数値解法を学び、これらの技術を実世界の工学問題に応用します。

このコースでは、営利目的か社会貢献目的かを問わず、新しい事業を立ち上げるための不可欠なステップを網羅しています。受講者は、アイデアの着想からビジネスの成功に向けた立ち上げまでの道のりを探求し、顧客の特定、ビジネスモデル、財務予測などを学びます。

このコースでは、数え上げ、生成関数、確率などを中心に、離散応用数学の主要なトピックを扱います。学習者は数学的概念に取り組むとともに、執筆課題を通じて効果的なコミュニケーションについても学びます。

このコースでは、金融業界に不可欠な数学的概念と手法を、理論的な数学と実用的な応用を組み合わせて探究します。学習者は、MITの数学者や業界の専門家の指導のもと、線形代数、確率、統計、確率過程などのトピックを学びます。

このコースでは、金融業界で不可欠な数学的概念と手法を、理論的な数学と実用的な応用を組み合わせて紹介します。受講者は、金融の文脈の中で、確率、統計、線形代数などのトピックを探求します。

このコースでは心理学と経済学の接点を探求し、行動経済学と、人間の行動が伝統的な経済モデルからどのように逸脱するかに焦点を当てます。学習者は、この分野における最近の進歩と、さまざまな経済セクターにおけるその応用について学びます。

この課程は数学的解析の基礎を扱います。数列と級数の収束、連続性、微分可能性、リーマン積分、関数の数列と級数、一様性、極限演算の交換などを学習します。

この博士課程レベルのゼミナールでは、社会、経済、および技術システムに焦点を当て、システム・ダイナミクス・モデリングを深く掘り下げます。参加者は古典的な文献や現代の研究に取り組み、実践的なプロジェクトを通じてさまざまなモデルの批評や改良を行います。

このコースでは、ディープラーニングについてスピーディーに解説し、非構造化データを含む複雑な問題に対する実践的なモデル構築に焦点を当てます。学習者は、ディープニューラルネットワーク、畳み込みネットワーク、トランスフォーマー、そしてChatGPTやMidjourneyのような生成モデルについて探求します。