線形代数学
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入門 / Linear Algebra, algebra, algebra, MIT
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。
入門
Linear Algebra, algebra, algebra
このコースでは、スケーラブルで高性能なソフトウェアシステムの構築について、実践的なプロジェクトベースの導入を提供します。学習者は、最新のコンピューティングプラットフォームを効果的に活用するためのパフォーマンス分析、アルゴリズム手法、および最適化について探究します。
25名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
さまざまな手法を用いてソフトウェアのパフォーマンスを分析し、最適化する
キャッシュと並列プログラミング戦略を実装する
計算リソースを効果的に活用する、拡張性の高いシステムを設計する
MIT OpenCourseWare
ソフトウェア・パフォーマンス最適化を極める
コンピューティングパワーが豊富にある現代において、その力を効果的に活用することが課題となっています。多くの開発者はソフトウェアのパフォーマンス最適化に苦労しており、現代のシステムの複雑さに圧倒されてしまうことも少なくありません。本コースでは、これらの課題を解明し、高性能なアプリケーションを構築するために必要なツールとテクニックを提供します。
実践的なプロジェクトに取り組むことで、学習者はアルゴリズムのパフォーマンス、キャッシング戦略、並列プログラミングといった重要なトピックを深く掘り下げます。本コースは実世界での応用に重点を置いており、参加者が学んだ知識を具体的な形で活用できるようにします。学習を進めるにつれて、パフォーマンスエンジニアリングの複雑な仕組みに徐々に慣れていき、膨大なデータを効率的かつ効果的に処理できるソフトウェアを作成する力を身につけることができます。
講義 ・ 23本の動画
1. はじめに、および行列の乗算
2. 作業最適化のためのベントレーの法則
3. ビット・ハック
4. アセンブリ言語とコンピュータアーキテクチャ
5. Cからアセンブリへ
6. マルチコアプログラミング
講師陣
元のコース
学習対象は
誰でしょう?
アプリケーションのパフォーマンス向上を目指すソフトウェア開発者
コードの効率化に向けた最適化に苦労している学生たち
スケーラブルなシステム設計に関心のあるエンジニア
前提知識、
必要でしょうか?
基本的なアルゴリズムとデータ構造に関する知識
ソフトウェア構築の原則に関する理解
C言語の基礎知識
3,565
受講生
22
受講レビュー
4.9
講座評価
229
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
26件 ∙ (29時間 47分)
講座資料(こうぎしりょう):
4. 1. はじめに、および行列の乗算
01:00:20
5. 2. 業務効率化のためのベントレー・ルール
01:20:10
6. 3. ビット操作(Bit Hacks)
01:18:54
7. 4. アセンブリ言語とコンピュータアーキテクチャ
01:17:34
8. 5. Cからアセンブリへ
01:21:30
9. 6. マルチコアプログラミング
01:16:46
10. 7. レースコンディションと並行性
01:14:39
11. 8. マルチスレッドアルゴリズムの解析
01:17:34
12. 9. コンパイラにできること、できないこと
01:18:46
13. 10. 測定とタイミング
01:21:28
14. 11. ストレージの割り当て
01:05:25
15. 12. 並列ストレージ割り当て
01:17:21
16. 13. Cilkランタイムシステム
01:21:46
17. 14. キャッシングとキャッシュ効率の良いアルゴリズム
01:18:23
18. 15. キャッシュ・オブリビアス・アルゴリズム
01:21:47
19. 16. 非決定論的並列プログラミング
01:22:12
20. 17. ロックを使用しない同期
01:20:10
21. 18. ドメイン固有言語とオートチューニング
01:11:22
22. 19. Leiserchess コードウォーク
01:12:42
23. 20. 投機的並列処理 & Leiserchess
01:23:03
24. 21. TSPアルゴリズムのチューニング
01:20:52
25. 22. グラフの最適化
01:18:39
26. 23. 動的言語におけるハイパフォーマンス
01:25:44
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