実践ディープラーニング

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。

"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、『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、バスと鉄道を中心に、都市公共交通の形態、システム、およびサービスの進化と役割について考察します。受講者は、データ分析、パフォーマンス監視、サービス品質など、交通工学および計画における現在の実務と革新的な手法について探求します。

この微積分学のコースでは、一変数関数の微分と積分を扱い、無限級数に関する簡単な議論で締めくくります。このコースは、物理学、工学、経済学など、さまざまな科学分野の基礎となります。

このコースでは、システム工学、性能分析、ライフサイクル管理などの主要な側面に焦点を当て、統合システムとしての航空機の包括的な概要を学びます。受講者は、スペースシャトルの設計と運用に関する詳細な調査を含む、実践的なケーススタディに取り組みます。

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、さまざまな航空宇宙システムに応用されるフィードバック制御システムの設計について紹介します。学習者は、効果的な制御システムの実装に不可欠な安定性、性能指標、設計手法などの主要な概念を学びます。

このコースでは、複雑な静的および動的問題を解決するための有限要素解析の基本原理を扱います。学習者は、線形および非線形解析のための有限要素手順の実装方法を学びます。

このコースでは、人間の行動と精神生活に関する疑問を概観し、知覚、愛、意識、そして自己の本質といったテーマを探求します。学生は、生物学的、認知的、精神分析的といった様々な理論的視点に触れるとともに、デモンストレーションやディスカッションを通じて心理学を直接体験します。

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。

この課程は電気工学および電子回路の基礎を扱い、電子システム設計に必要な基本原理を学習します。学生は抵抗素子、スイッチ、MOSトランジスタ、アナログおよびデジタル回路を含む多様な主題を探求することになります。

このコースでは、支援技術（アシスティブ・テクノロジー）の学際的な分野を探求し、障がいを持つ人々の自立を促すソリューションの設計に焦点を当てます。受講生は実践的なプロジェクトに取り組み、クライアントと協力しながら革新的なデバイスやアプリケーションを創出します。

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。

このコースでは、心に関する重要な哲学的問い、特に現代の心理学や神経科学と密接に関連する問いについて入門的に解説します。学習者は、生得的な知識、心的イメージの性質、そして心と脳の関係といった概念を探求します。

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。

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、レーザーとファイバーオプティクスの基本原理を探究し、さまざまな分野におけるそれらの応用に焦点を当てます。学習者は、テクノロジーや科学においてレーザーを効果的なものにしている独自の特性について、深い洞察を得ることができます。

このコースでは、行列微積分の不可欠な概念を深く掘り下げ、機械学習や大規模最適化におけるその応用に焦点を当てます。学習者は、行列とその因数分解の微分を理解し計算するための手法を学び、現代のコンピューティングにおける複雑な数学的操作に取り組む能力を高めることができます。

このコースは、線形代数の概念を通じて機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングとニューラルネットワークを理解し、構築するために必要な内容を扱います。確率、統計、最適化への応用を含め、線形代数の全体的な解説を提供します。