カルマンフィルタ：例題で理解する状態推定の数学的原理

機械学習、AI、ロボティクス、コンピュータビジョンなど、工学専攻者のための深みのある線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方に推奨します。 可能な限り分かりやすく説明しながら、テーマの選択と集中を通じて深い内容を扱っています。

AIや機械学習の学習において、確率論の習得は必須です。より深く確率論を学びたい方に推薦します。

すべてのAI/ディープラーニングの核心は結論的に最適化です。もちろんAI/ディープラーニングでのみ最適化理論が必要なわけではありません。コンピュータビジョン、ロボティクス&制御システム、金融工学&クオンツ、データサイエンス、信号処理...おそらくどの分野を学んでも、もう少し深く入っていくと必ず出会うテーマの一つが最適化理論です。この講義では数学的な基礎理論から始まって深みのある内容まで体系的に扱っています。国内に開設された最適化理論講義の中で断然最高だと思います。

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、主に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜでしょうか！すべての最適化問題は多変数関数の形式で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分の概念を習得すれば、上記の分野の理論的アプローチが非常に容易になります。

AI/ディープラーニングに必要な線形代数の内容を1日10分投資して1ヶ月完成でマスターしてみましょう。

世界大会進出者が教えるコーディングテスト講義！ これからは、感覚で解かずに、確信を持って解こう！

たった2週間分の講義でアルゴリズムを簡単に作成します。私たちは快適にするためにコンピュータを使用していますが、なぜあなたはコンピュータに多くの時間を費やしますか？

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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。

IT企業コーディングテストに備えて [データ構造とアルゴリズムのコア理論＆amp;関連実戦問題解説講義】です。 - Python編 -

ラズベリーパイと様々なセンサーを活用してAIベースの自律走行自動車を直接製作してみる実習型講座です。

ChatGPTを100%活用してPythonをゼロから学びます。退屈な概念説明よりは、例題や実習を通して受講生が直接コーディングを経験し、問題解決能力を養うことに焦点を当てています。Pythonの基本文法を習得した後、Level 1とLevel 2の多様な問題を解きながら実力を高めることができます。また、実際の試験のように構成されたExamを通して自身の不足な部分を点検し、補完することができます。定期的な問題演習とChatGPTを活用することで、受講生は退屈することなく、記憶に長く残る学習経験をすることができます。

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。

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。

この講義は、CosPro 1級試験を準備される方のためのコースであり、試験主催者である(株)YBM Netから公開されたCOS Pro 1級サンプル問題解答コースです。

RUR-PLEは、Pythonを通じて学生がより簡単にソフトウェア（SW）を学習できるように作られた教育用ソフトウェアです。ここでは、ソフトウェアで何ができるかを学び、簡単な実習を通じてコンピューティング思考を養えるようサポートします。

コードパズルクリアチャレンジは、Swift Playgroundsの「コーディングを学ぼう1」をベースに、コンピュータに命令を出して思い通りに動かす「プログラミング的思考」を4週間集中してトレーニングするコースです。 参加者は各回のパズルミッションを解決しながら、問題を小さなステップに分ける「問題分解」、繰り返される規則を見つけてfor文や関数で整理する「パターン認識」、状況に応じて行動を変える「論理的判断」を自然に身につけます。そして、単に正解を導き出すだけでなく、「なぜこのように解いたのか」を説明し、修正できるレベルまで到達します。