Pythonを用いたコンピュータサイエンスとプログラミング入門

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。

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、電荷の励起、伝導、分離、収集に焦点を当て、光電変換の原理を探究します。学習者は、変換効率、損失メカニズム、太陽エネルギーの社会的影響といった重要なテーマとともに、商用および新興の太陽光発電技術の両方について学びます。

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、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。

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、受講生は人工知能プログラミングコンテストに参加し、チームで仮想ロボットを作成して、リアルタイム戦略ゲームである「Battlecode」で競い合います。参加者は、実践的な経験や関連トピックに関する任意参加の講義を通じて、プログラミングスキルを高めることができます。

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、テキサスホールデムをプロレベルで習得するために不可欠なポーカーの概念と数学的理論を深く掘り下げます。学習者は、ゲームプレイと意思決定スキルを向上させるための戦略と理論を学びます。

このコースでは、コンピュータサイエンスにおけるデータ構造の基本的な役割を探求し、効率的なアルゴリズムを開発する上での重要性を強調します。学習者は、動的グラフ、メモリ階層、ハッシュなどの高度なトピックを学ぶとともに、この分野における現在の研究動向にも取り組みます。

このコースでは、統計的推論と確率的思考に重点を置き、ランダムな現象やプロセスのモデリングと分析に焦点を当てます。学習者は、数学的な厳密さと概念的な理解を組み合わせた不可欠なモデルやツールを探求します。

このコースでは、熱力学と現代統計物理学のトピックに焦点を当て、統計力学の高度な原理を深く掘り下げます。学習者は、第1学期で習得した基礎知識をもとに、相転移、臨界現象、流体力学極限などの概念を探求します。

このコースでは、ソロとアンサンブルの両方の設定における即興演奏の技術を探求し、さまざまな音楽的伝統を通じて作曲やパフォーマンスとの関連性を考察します。学生は、多様なジャンルのゲストアーティストから学び、即興演奏の美学について議論しながら、実践的な音楽制作に取り組みます。

このコースでは、企業の成功を牽引する大きなイノベーションを生み出すための体系的な手法を探求します。学習者は、実践的なアイデア発想法や、業界のエキスパートが提示する実世界のケーススタディに取り組みます。

『数学プロジェクト演習（Project Laboratory in Mathematics）』は、学生を数学研究の世界へと没入させ、複雑な問題に共同で取り組み、その成果を発表する機会を提供します。このコースでは、チームワークと、実践的なプロジェクトを通じた数学的概念の探究を重視しています。

このコースでは、主要な概念とその相互関係に焦点を当てた、線形代数学を教えるための革新的なアプローチを提示します。学習者は魅力的なビデオコンテンツを通じて、基礎的なトピックを探索し、線形代数の構造と応用についての洞察を得ることができます。

このコースでは、自然界の法則を表現する上で不可欠な微分方程式のモデリングと解法の主要な技術を扱います。受講者は、科学や工学における応用に焦点を当てながら、微分方程式の理論的および実践的な側面の両方を探求します。

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、神話制作との関連から研究される文学、および映画哲学における諸問題を考察します。このコースで扱う文献や映画は西洋世界の古典的神話から着想を得ており、両メディアにおける創造的価値の基盤として、その意味と技法を重視しています。

このコースでは、関税に関する主要な問題を掘り下げ、理論的およびデータ主導の視点からその影響と効果に焦点を当てます。学習者は、関税の複雑さと経済におけるその役割について洞察を得ることができます。

このコースは、学部生がプログラミングの基礎を学ぶことを支援するもので、特にMATLAB®に焦点を当てています。学生はプログラミングの基本概念を学び、それらを数学的な問題に適用することで、計算スキルを向上させます。

Pythonを初めて学んでも、このレッスンでは専門家レベルのコードを読んで書くことができます！

このコースでは、計算問題の数学的モデリングについて紹介します。一般的なアルゴリズム、アルゴリズムのパラダイム、およびこれらの問題を解決するために使用されるデータ構造を扱います。

Pythonを自分のものにしたいですか？本講義は、コーディング経験が全くない方にも、面白い例を通してPythonを簡単に学習できるように制作しました。また、豊富なコーディング実習で皆さんのコーディング能力を向上させるのに大きく役立つでしょう。

毎回複雑なプロジェクトをビルドする時や、配布パッケージを作る時に、数多くのコマンドを一つずつ入力していませんか？現在、ほとんどのオープンソースプロジェクトでは、コマンド入力の手間を省くためにビルド自動化スクリプトを作成しています。あなたもビルド作業を面倒だと感じていますか？それなら、この講義でビルドを自動化し、業務効率を高めてみてください。

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非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用

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微積分に対する深い理解と直感を身につけましょう。問題を解き、アルゴリズムを手計算とPythonで実装しましょう。

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このコースは、データ視覚化の核心ツールであるSeabornと、対話型ダッシュボードを構築するPlotly/Dashを活用し、実務に即応用可能な視覚化スキルの習得に焦点を当てています。多様な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料作成とウェブベースのダッシュボード実装能力を同時に向上させることができます。

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。

NumPy創始者のTravis Oliphant氏、Polars創始者のRitchie Vink氏、Python Software Foundationのリーダーたち、Djangoのコアコントリビューターなど、Pythonエコシステムを牽引するリーダーたちの発表を通じて、最新の技術トレンドと実務的なインサイトを学びましょう。AI時代におけるPythonの未来とコミュニティの役割まで、共に探究します。

カナダ国立大学教授の特講で行われた講義。 Python、コーデュー、スクラッチプログラミング入門/基礎と実戦活用をすべて込めました。 講義を修了したら、コードスプリントのグローバル修了証を受け取ってください。

『コーディングテスト合格者になるためのPython編』の内容を講義として制作しました。 コーディングテストで出題頻度の高いアルゴリズムやデータ構造を学習することができます。

コーディングテストを始めたものの、「自分が苦手なのか、それともまだ学ぶべきことが残っているのか」と悩んでいる入門者のための講座です。易しい問題を通じて、入力処理、文字列、データ構造、基本的な数学の概念を身につけ、問題にどうアプローチすべきか、最初の一歩からしっかりレクチャーします。

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