データ解析、信号処理、および機械学習における行列手法

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、最新の人工知能技術の基礎と応用を扱います。学習者はAIの原理と多様な活用事例を通じて、問題解決能力を養うことができます。

このコースは、機械システムの集中定数系モデルの動力学と振動に関する入門編です。学習者は、運動学、力と運動量の定式化、仕事とエネルギーの概念などを学びます。

この課程では、生化学、遺伝学、分子生物学、および細胞生物学の基本原理を扱います。特に分子レベルでの生物学的機能と、遺伝子およびタンパク質の構造と調節について学習します。

この課程は微積分の基礎を扱い、主に新入生向けの微積分入門課程で学ぶ内容を含んでいます。学習者は微積分の核心概念を復習することができ、初めて学ぶ学生にとっても有用な資料を提供します。

この課程は、学生が小規模な多分野連携チームでビデオゲーム開発の複雑さを学ぶ授業です。クリエイティブなデザインと制作手法を身につけ、チームメンバーと協力して自分たちだけのデジタルゲームを設計・開発し、徹底的にテストする方法を学習します。

このコースでは、化学者のための量子力学の基礎を紹介します。学習者は、粒子と波動、波動力学、半古典的量子力学など、さまざまなトピックを探索することになります。

このコースでは、ミクロ経済学の基本概念を紹介し、需要と供給の分析、企業および個人の行動理論、競争と独占、厚生経済学を扱います。また、現在の経済政策の問題を解決するためのミクロ経済学の応用についても学びます。

このコースは、効率的なアルゴリズムの設計および分析手法を重点的に扱う中級アルゴリズムコースです。学習者は分割統治法、動的計画法、強欲アルゴリズムなど、さまざまなアルゴリズム設計パラダイムを習得することになります。

この課程では、多変数関数の微分、積分、およびベクトル解析を扱います。数学的なツールや手法は、物理科学、工学、経済学、およびコンピュータグラフィックスにおいて幅広く使用されています。

このコースでは、記号ベースの音楽理論と音楽学への主要なアプローチを紹介します。学習者は音楽理論アルゴリズム、音楽生成、機械学習など、さまざまなトピックを探索することになります。

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。

このコースは、コンピュータサイエンスと工学のための離散数学をインタラクティブに紹介します。学習者は、基本的な数学的概念、離散構造、離散確率論を学び、これを通じてコンピュータサイエンスのさまざまな分野に応用できる能力を養います。

このコースでは、写真撮影の基礎を学び、視覚の世界に対する興味深い新しい視点を得ることができます。科学や工学の写真撮影に重点を置いていますが、その内容の大部分は他のマクロ写真にも簡単に応用できます。

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。

_Fundamentals of Biology_ コースは、生化学、分子生物学、遺伝学、および組換えDNAの基本原理を扱います。このコースは、生命の基本メカニズムを理解するために必要な生物学的知識を提供します。

この過程はデジタルシステムの構造的原則を強調し、多様な技術に共通して適用されるアーキテクチャを紹介します。学習者はマルチレベルの実装戦略、新しいプリミティブ要素の定義およびメカニズム、性能測定などを含む多様なトピックを扱うことになります。

この課程では、振動と波動の概念を学び、多様な物理系で発生する現象を数学的に説明する方法を習得します。学生は、機械的振動、音波、電磁波、光学、および重力波といった主題を探求することになります。

このコースは確率論と統計的推論のツールを扱い、データの分析および理解に不可欠な内容を提供します。学習者は、多様な分野でのデータ活用方法を習得することができます。

このコースは、科学、技術、工学、数学（STEM）分野の核心的な概念を学ぶのに役立ちます。学生たちはこれらの概念を通じて、より難易度の高い内容を理解し、習得するための基礎を築くことができます。

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。

この課程では、多変数関数の微分、積分、およびベクトル解析を扱います。数学的なツールや手法は、物理科学、工学、経済学、およびコンピュータグラフィックスにおいて幅広く使用されています。

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。

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。