固体と構造の有限要素法

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、安全なコンピュータシステムの設計と実装に焦点を当て、さまざまな脅威モデルやセキュリティ技術を探究します。学習者は、最新の研究論文から得られる知見を活用しながら、オペレーティングシステムのセキュリティ、ネットワークプロトコル、ハードウェアセキュリティなどのトピックに取り組みます。

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、コンピュータサイエンスと工学のための基礎離散数学を扱います。数学的な定義と証明、そして適用可能な方法に重点を置き、論理記号、証明方法、集合、関係、グラフ理論など、さまざまなトピックを学習します。

このコースは、計算可能性と計算複雑性理論に重点を置いています。学習者は、正規言語、文脈自由言語、決定可能および決定不能問題、再帰関数論などを扱うことになります。

このコースでは、機械システムにおける集中定数モデルの力学と振動について、運動学、力と運動量の定式化、およびラグランジュ方程式を中心に紹介します。また、受講者は力学や振動の問題を解決するための数値解法やMATLAB®の応用についても学びます。

このコースでは、理数・工学系の初等離散数学を扱い、コンピュータサイエンスに役立つ数学的ツールや証明手法に焦点を当てます。学習者は、論理記号、集合、関係、グラフ理論、状態機械、アルゴリズムなどのトピックを探索します。

このコースは、人工知能の基礎的な入門編であり、不可欠な概念と実用的な応用について学びます。学習者はインタラクティブな演習を通じて独自のアルゴリズムを訓練し、AIの世界についての洞察を得ることができます。

このコースでは、革新的な技術を通じて金融テクノロジー（フィンテック）がどのように金融サービス業界を変革しているかを探求します。学習者は、AI、ブロックチェーン、オープンAPIなどの主要なトレンドを学び、進化する市場環境や規制環境についての洞察を深めます。

関数解析は、有限次元を超えたノルム空間における線形および非線形問題の研究と解決を探求します。学習者は、ノルム空間、完備性、汎関数、スペクトル定理などの主要な概念を深く掘り下げ、さまざまな数学的および物理的文脈に適用可能な洞察を得ることができます。

このコースは、現代標準中国語（マンダリン）の入門4部構成のうち、第1学期にあたります。学習者は、言語の文化的背景を探求しながら、発音の習得、基礎的な読み書きスキル、そして日常的なトピックに関する簡単な会話に焦点を当てて学びます。

このコースでは、計算機写真術（コンピュテーショナル・カメラ）の革新的な分野を探求し、高度な光学、センサー、および処理技術を通じてどのように視覚情報が捉えられるかに焦点を当てます。学習者は、さまざまなカメラ技術や、芸術、科学、ソーシャルメディアといった多様な分野におけるその応用について学びます。

このコースでは、デジタル通信システムという視点を通して、電気工学とコンピュータ科学の主要な概念を紹介します。学習者は、インターネットを含む現代の通信技術を支えるビット、信号、パケットといった基礎的なレイヤーについて探求します。

この過程はデジタルシステムの構造的原則を強調し、多様な技術に共通して適用されるアーキテクチャを紹介します。学習者はマルチレベルの実装戦略、新しいプリミティブ要素の定義およびメカニズム、性能測定などを含む多様なトピックを扱うことになります。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

このコースでは、距離空間の基礎について、距離、開集合と閉集合、および連続関数を中心に解説します。学習者は完備性やコンパクト性などの概念を探求し、解析学の基礎的な理解を築くことができます。

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、医療分野における機械学習を紹介し、臨床データの特徴や、機械学習を通じたリスク分類、疾患進行モデリング、精密医療、診断、サブタイプ発見、および臨床ワークフローの改善について学習します。

このコースでは、計算問題の数学的モデリングと、それを解決するために使用される一般的なアルゴリズム、アルゴリズムのパラダイム、およびデータ構造を紹介します。アルゴリズムとプログラミングの関係を強調し、基本的な性能測定および分析手法を紹介します。

"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。