カルマンフィルター2：EKF（拡張カルマン）、UKF（アンサンテッド・カルマン）、Particle Filter（パーティクルフィルター）

機械学習、AI、ロボティクス、コンピュータビジョンなど、工学専攻者のための奥深い線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方におすすめします。 できるだけ分かりやすく説明しながら、テーマを選び、重点を置くことで、深い内容を扱っています。

ディープラーニングの微分と逆伝播の数式を理解したい方のための講座です。関数と極限から導関数、連鎖律、勾配、勾配降下法までを順に学び、小さなニューラルネットワークの順伝播・損失計算・逆伝播・重みの更新を自分で計算します。コーディングやインストールなしでアニメーションを使って概念を学び、数式をAIの学習過程に結び付けます。

このコースでは、微分方程式とMATLAB® ODEツールボックスについて深く掘り下げます。学習者は微分方程式の原理と応用を理解し、MATLABを活用した問題解決能力を養うことができます。

ゲームで使用される重要な数学の概念を分かりやすく学ぶ講座です。数学に精通している人はその知識を当然のものと考えてしまうため、全く知らないという前提で教えることができません。 本講座では、本当に非専門家であると考え、初心者の視点から説明します。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

中学数学の記憶だけで始められる、高校数学への再入門講座です。教科書の順番ではなく、概念の因果関係に沿って再構成し、なぜこの公式が必要なのかというところから理解します。1日30分、24週間で完了する設計で、社会人や大人の学習者が実務や日常で直面する数学的概念をしっかりと身につけます。