確率システム解析と応用確率論

"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、医療分野における機械学習を紹介し、臨床データの特徴や、機械学習を通じたリスク分類、疾患進行モデリング、精密医療、診断、サブタイプ発見、および臨床ワークフローの改善について学習します。

このコースは映画芸術の哲学的な分析に関するゼミナールであり、映画がその形式的構造を通じてどのように意味を構築するかに焦点を当てます。受講者は、外見と現実を巡る美学的な問題や、映画技術がコミュニケーションや疎外に与える影響について探究します。

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。

このコースでは、受講生は人工知能プログラミングコンテストに参加し、チームで仮想ロボットを作成して、リアルタイム戦略ゲームである「Battlecode」で競い合います。参加者は、実践的な経験や関連トピックに関する任意参加の講義を通じて、プログラミングスキルを高めることができます。

このコースでは、知能ロボットのプログラミングを通じて、実世界のシステムにおける自律性の応用を探求します。学習者は、ロボットが自己監視を行い、タスクをスケジューリングし、他のエージェントと協力することを可能にする高度な推論技術やアルゴリズムについて学びます。

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、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、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、『上級へのとびら』第6課から第10課の漢字を網羅した魅力的なビデオ講義を通じて、漢字学習を強化します。学生は漢字の書き方だけでなく、それぞれの文字の背後にある興味深い成り立ちやストーリーも学ぶことができます。

このコースでは、線形代数と常微分方程式（ODE）を中心に、機械工学で広く用いられる不可欠な数学的概念を扱います。学習者は、方程式系を解くための数値解法を学び、これらの技術を実世界の工学問題に応用します。

このコースでは、最初の王朝から1800年に至るまでの中国の歴史を概観します。世界初の中央集権的な官僚国家の台頭、世界最古の現存する文字文化の発展、そして前近代の世界における最大単一市場の形成を辿ります。

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。

このハンズオン形式のワークショップでは、Arduinoマイクロコントローラーを使用したコラボレーション、デザイン、および電子工作のプロトタイピングに焦点を当てます。参加者はチームベースのプロジェクトに取り組み、これまでの経験に関わらず、プログラミング、電子工学、プロジェクト管理における不可欠なスキルを学びます。

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、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。

一般的な統計講義で取り上げる内容をストーリーテリング方式で次々と続いて話します。 無料プログラムであるRをExcelほど簡単に、SPSSより簡単にできます。

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。

機械学習を勉強したいが統計学的知識が不足している人のための講義です。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

大学統計を苦労している君に、同じ席にいた先輩が伝えるノウハウ伝授。 Rプログラミングによる基礎統計の征服