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簡単な例を通して、カルマンフィルター（Kalman Filter）の理論的な動作原理を理解できます。

中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

ディープラーニングを本格的に活用するための機械学習の概念、人工知能の学習原理、モデル実装のための数学的原理を知る！

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奥深い線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方におすすめします。 できるだけ分かりやすく説明しながら、テーマを選び、重点を置くことで、深い内容を扱っています。

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。

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

微積分学が難しすぎるなら？ 基礎からじっくり！ 大学の微積分学のレベルを扱います。

MATLABの基礎を固め、プログラミングの基本概念を応用・理解しましょう！

AIを勉強しようとして、線形代数の数式の前でいつも挫折していませんか？この講義は公式を暗記する代わりに、ベクトルや行列が空間で実際にどのように動くのかを視覚的にお見せします。最後まで受講すれば、ニューラルネットワーク、PCA、SVDの背後に隠れた数学を自力で読み解けるようになります。

『数学プロジェクト演習（Project Laboratory in Mathematics）』は、学生を数学研究の世界へと没入させ、複雑な問題に共同で取り組み、その成果を発表する機会を提供します。このコースでは、チームワークと、実践的なプロジェクトを通じた数学的概念の探究を重視しています。

このコースでは、主要な概念とその相互関係に焦点を当てた、線形代数学を教えるための革新的なアプローチを提示します。学習者は魅力的なビデオコンテンツを通じて、基礎的なトピックを探索し、線形代数の構造と応用についての洞察を得ることができます。

関数解析は、有限次元を超えたノルム空間における線形および非線形問題の研究と解決を探求します。学習者は、ノルム空間、完備性、汎関数、スペクトル定理などの主要な概念を深く掘り下げ、さまざまな数学的および物理的文脈に適用可能な洞察を得ることができます。

このコースは、計算可能性と計算複雑性理論に重点を置いています。学習者は、正規言語、文脈自由言語、決定可能および決定不能問題、再帰関数論などを扱うことになります。

このコースでは、金融業界で不可欠な数学的概念と手法を、理論的な数学と実用的な応用を組み合わせて紹介します。受講者は、金融の文脈の中で、確率、統計、線形代数などのトピックを探求します。

この過程では、離散確率過程の数学的原理と直感について学び、多様なモデルを構築し分析する方法を習得できます。工学、物理学、生物学など、さまざまな分野で有用な離散確率モデルを探求します。

このコースでは射影理論を深く掘り下げ、さまざまな直交射影の下で集合がどのように振る舞うかを探究します。学習者は、調和解析や解析的数論を含む複数の数学分野における古典的な手法と現代的な応用の両方に取り組みます。

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。

この微積分学のコースでは、一変数関数の微分と積分を扱い、無限級数に関する簡単な議論で締めくくります。このコースは、物理学、工学、経済学など、さまざまな科学分野の基礎となります。

株を勉強したい方は注目！ところで、金融工学も知らずに株を勉強されているのですか？基礎からしっかりと金融工学を通じて、正しく稼ぐ方法を学んでみましょうか？

このコースでは、多変量関数の積分深化についての知識を築くことができます。