脳科学における哲学的な諸問題

"AIへの全面投資"を宣言した企業の1年間の実践記録。 日本を代表するIT企業、DeNAが3,000人規模の組織をAIネイティブ企業へと転換した事例をご紹介します。 AI変革を準備する組織にとって、必ず役立つ内容だけをまとめました。

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。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

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、非デジタルゲームの設計と分析に関する実践的な指導を行います。学生は、スポーツ、ゲーム番組、運任せのゲーム、カードゲーム、校庭での遊び、ボードゲーム、ロールプレイングゲームなど、さまざまなジャンルのゲームデザインを分析・比較するためのテキスト、ツール、参考文献、および歴史的背景について学びます。

このコースでは、人間の行動と精神生活に関する疑問を概観し、知覚、愛、意識、そして自己の本質といったテーマを探求します。学生は、生物学的、認知的、精神分析的といった様々な理論的視点に触れるとともに、デモンストレーションやディスカッションを通じて心理学を直接体験します。

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。

このコースでは、計量的手法が今日の最重要企業に与えた実質的な影響を扱います。学習者は、データマイニング、動的最適化、シミュレーションなど、競争優位性を創出する主要な計量的手法を学びます。

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、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。

このコースでは、ディープラーニングについてスピーディーに解説し、非構造化データを含む複雑な問題に対する実践的なモデル構築に焦点を当てます。学習者は、ディープニューラルネットワーク、畳み込みネットワーク、トランスフォーマー、そしてChatGPTやMidjourneyのような生成モデルについて探求します。

このコースでは、統計的推論と確率的思考に重点を置き、ランダムな現象やプロセスのモデリングと分析に焦点を当てます。学習者は、数学的な厳密さと概念的な理解を組み合わせた不可欠なモデルやツールを探求します。

この産業組織論の博士課程レベルの講義では、この分野における基礎的な概念と手法を学生に紹介します。経済学博士課程の学生が学位論文の研究に取り組めるよう準備を整えると同時に、経済学の関連分野を専攻する学生にとっても有益な内容となっています。

このコースでは、オーグメンテッド・リアリティ（拡張現実）オーディオデザインの革新的な領域を深く掘り下げ、プロトタイプの作成と評価に焦点を当てます。学習者は、ゲームと音楽の相互作用やデザインプロセスの反復的な性質を理解しながら、デザインの可能性を調査します。

このコースでは、テキサスホールデムをプロレベルで習得するために不可欠なポーカーの概念と数学的理論を深く掘り下げます。学習者は、ゲームプレイと意思決定スキルを向上させるための戦略と理論を学びます。

このコースでは、ポーカー理論の複雑さと、投資管理およびトレーディングにおけるポーカー分析の応用について探求します。学習者は、ポーカーと金融環境の両方に対する理解を深めることができる意思決定の枠組みや戦略を詳しく学びます。

このコースでは、自然界の法則を表現する上で不可欠な微分方程式のモデリングと解法の主要な技術を扱います。受講者は、科学や工学における応用に焦点を当てながら、微分方程式の理論的および実践的な側面の両方を探求します。

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。

このコースでは、行列微積分の不可欠な概念を深く掘り下げ、機械学習や大規模最適化におけるその応用に焦点を当てます。学習者は、行列とその因数分解の微分を理解し計算するための手法を学び、現代のコンピューティングにおける複雑な数学的操作に取り組む能力を高めることができます。

このコースでは、資本市場と投資に焦点を当て、現代の金融経済学および財務管理の核となる理論を紹介します。学習者は、資産評価、資本予算編成、ポートフォリオ選択、効率的市場仮説などの主要なトピックを深く掘り下げます。