話し方
Open Academy
無料
入門 / teaching and education, educational technology, MIT
4.8
(10)
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。
入門
teaching and education, educational technology, MIT
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。
29名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
離散数学の基本概念を理解できます。
数学的証明方法を活用して問題を解決できます。
確率と統計の基礎を理解し、適用することができます。
MIT OpenCourseWare
離散数学の重要性
コンピューターサイエンスを勉強していると、数学的な概念が不足していて苦労することが多いです。特に離散数学は、コンピューターアルゴリズムとデータ構造の基礎となるため、これを理解していないと、より複雑な概念を学ぶのが難しくなります。
このコースでは、離散数学の核心的な概念を体系的に学び、数学的な証明方法や適用可能な技法を習得できます。グラフ理論、組合せ論、確率など、さまざまなトピックを通じて問題解決能力を養い、コンピューターサイエンスの基礎を固めることができます。
このコースを通じて数学的思考力を向上させ、コンピューターサイエンスのさまざまな分野で活用できる基礎知識を築くことができるでしょう。数学的な概念に慣れることで、さらに複雑なアルゴリズムやデータ構造を理解するのに大きな助けとなるはずです。
講義動画 ・ 全25本
Lec 1 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Lec 2 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Lec 3 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Lec 4 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Lec 5 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
Lec 6 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010
教授陣
元講義
学習対象は
誰でしょう?
離散数学の基礎が不足しており、アルゴリズムを理解するのに苦労している人
数学的な証明方法がよく分からず、問題解決に難しさを感じている人
確率と統計の概念が不足しており、データ分析に苦労している人
前提知識、
必要でしょうか?
基本的な数学的概念の理解
コンピュータサイエンスの基礎知識
離散数学に関する予備知識
5,003
受講生
27
受講レビュー
4.9
講座評価
231
講座
"言語が学習の障壁にならないように。"
世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。
全体
28件 ∙ (33時間 12分)
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