機械学習とその先のための行列微分学

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、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、対話型証明、多証明者対話型証明、および確率的に検証可能な証明に焦点を当て、コンピュータサイエンスにおける証明の進化を探求します。学習者は、暗号技術を活用して、これらの高度な証明システムを計算量的に妥当な非対話型引数（SNARGs）へと変換する方法を学びます。

このコースでは、古典的および現代的なアプローチの両方に焦点を当て、システム工学の包括的な入門知識を提供します。受講者は、ステークホルダー分析、要件定義、システムアーキテクチャ、設計の最適化といった主要な概念を探求し、これらの原則を実際のプロジェクトに適用します。

このコースでは、家庭、企業、政府によるエネルギーの供給源と利用に関する選択と制約について、さまざまな集計レベルでの行動を記述・説明するためのいくつかの枠組みを通して検討します。事例には、幅広い国々、範囲、設定、および分析手法が含まれます。

このコースでは、数え上げ、生成関数、確率などを中心に、離散応用数学の主要なトピックを扱います。学習者は数学的概念に取り組むとともに、執筆課題を通じて効果的なコミュニケーションについても学びます。

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。

このコースはPythonプログラミングの基礎を土台とし、計算論的思考（コンピュテーショナル・シンキング）とデータサイエンスの原則を重視しています。学習者は、計算処理が現実世界の問題をいかに効果的に解決できるかを探求し、さまざまなアプリケーションに対応する機能的なプログラムを作成する能力を養います。

このコースは、核酸やタンパク質の配列および構造解析の基礎に重点を置いた計算生物学の入門編です。また、複雑な生物学的システムの解析についても紹介します。本コースで扱うトピックには、配列アラインメント、モチーフ検索、構造モデリング、構造予測、ネットワークモデリングに使用される原理や手法、および現在注目されている研究分野が含まれます。

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、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、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。

このコースでは、成長と発展の動的なモデルを重視し、移住、近代化、技術変化などのトピックを探求します。学習者は、所得分配、制度の変化、金融市場の機能に焦点を当てながら、発展途上国における経済理論と実世界への応用との相互作用を学びます。

このコースでは、人工知能の基本原則を探究し、理論的な概念と実践的な応用の両方に焦点を当てます。学習者は、アルゴリズム、機械学習の手法、そしてAI技術がもたらす倫理的影響について学びます。

このコースは、大学レベルで科学や工学を教えるために不可欠な知識とスキルを習得することを目的としています。参加者は、革新的な教授法を模索し、アクティブラーニングに取り組み、研究やプレゼンテーションを通じて自らの教育実践を発展させていきます。

このコースでは化学海洋学の入門として、海水の組成と動態、および海洋環境を形成する生物地球化学的サイクルに焦点を当てます。受講者は、リザーバーモデル、栄養塩サイクル、海洋化学に対する人類活動の影響といった主要な概念を探求します。

このコースでは、建築デザインと自然景観の統合を探求し、建築環境とその生態学的文脈との関係に焦点を当てます。学習者は、図面や模型を通じて、デザインの意思決定に活かすための景観や気候の分析スキルを習得します。

このコースは、資源の乏しい環境に合わせた革新的な情報システムの開発に焦点を当て、健康状態の改善と組織インフラの強化を目指します。受講者は、公衆衛生、テクノロジー、そして協調的なエコシステムの交差点を探索し、発展途上国におけるヘルスケアの課題に取り組む方法を学びます。

このコースは、より単純なプロセスの集まりからどのように心が構成されるのかを説明しようとする理論の入門編です。視覚、言語、学習、推論、記憶、意識、理想、感情、個性といった思考の諸側面を扱います。

このコースでは、機械学習アルゴリズムとその応用に焦点を当て、人工知能における高度なトピックを深く掘り下げます。学習者は、現実世界の課題に対するAIソリューションを開発するための主要な概念、技術、ツールを学びます。

学生時代、数学が苦手でしたか？ AIで数学が重要だと言われますが、どうアプローチすべきかお困りですか？ AIにおいて数学が重要な理由は、AI（機械学習と深層学習）の演算過程で数学を利用しているためです。 AIを理解するための微分、線形代数学、確率統計の解説は、数学的解法よりもグラフ（座標）を使った分かりやすい説明で構成されています。

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。

ゲームで使用される重要な数学概念を簡単に学べる講義です。数学をよく知っている人は該当知識を当然のこととして捉えているため、何も知らないという前提で教えることができません。 本当に非専攻者だと思って初心者の視点から説明します。

このコースは、材料科学および工学のさまざまなトピックを視覚化して探求するチュートリアルビデオ集です。学習者は Wolfram Mathematica プログラミングシステムを活用して、複雑な概念を簡単に理解する方法を学びます。

人工知能を学ぶ学部生の方が参考にできる人工知能入門の勉強法を紹介します。

このコースでは、熱および物質移動、流体力学、分子シミュレーションなど、化学工学における複雑な問題を解決するために不可欠な数値解法を扱います。受講者は、さまざまな計算手法と、実際の工学シナリオにおけるそれらの応用について学びます。

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、金融業界で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紹介します。受講者は、金融の文脈の中で、確率、統計、線形代数などのトピックを探求します。