インフラン - ライフタイムキャリアプラットフォーム

この講座を通じて多変数関数の最適化理論の基礎を学び、ベクトル関数に関する全般的な内容を学ぶことになります。

このコースでは、受講生はベクトル微積分学（微積分2）の微分の基礎を変更できます。

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。

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。

数学が好きな人は手を挙げて！ 確率と統計を学びたい人は手を挙げて！

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？

この講座では線形代数学概論を取り上げ、講義を通じて線形代数学概論をマスターすることができます。

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！

本講義では、大学1年生レベルの微積分学の講義を行います。 特に一変数関数の積分について集中的に扱い、様々な積分法や技術的なアプローチを習得することができます。 積分の応用事例として、体積や表面積などの問題を扱います。 数値積分の手法をPythonコーディングを用いて学習します。

本講義では大学1年生レベルの微積分学講義を行います。 特に一変数関数の微分について集中的に扱い、様々な微分法と微分公式を身につけていきます。 実用的に微分を適用できる事例として線形近似、関数の増加と減少、最適化問題などを選別して学んでいきます。

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、距離空間の基礎について、距離、開集合と閉集合、および連続関数を中心に解説します。学習者は完備性やコンパクト性などの概念を探求し、解析学の基礎的な理解を築くことができます。

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。

このコースは、組合せ論や理論計算機科学における基本的かつ強力な手法である確率論的手法の大学院レベルの入門書です。学習者は、組合せ論的オブジェクトの存在を証明する方法や、正の確率を持つランダムな構成を検証する方法を探求します。

このコースでは、複素関数、微分方程式、線形代数を深く掘り下げ、これらの不可欠な数学的概念を包括的に理解することができます。学習者は、数学や工学の高度な研究に不可欠な基礎理論とその応用について探究します。

このコースでは、金融業界に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探究します。学習者は、MITの数学者や業界の専門家の指導のもと、線形代数、確率、統計、確率過程などのトピックを学びます。

このコースは解析学の入門編であり、数学の定理を証明する方法と証明の書き方を学ぶことを目的としています。また、微積分学の定理を厳密に証明する方法についても扱います。

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。

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。

学校で学ぶ統計、理解するのは難しいですか？いくら説明を聞いても混乱していた統計、理解させていただきます。エクセルを通して一つ一つ手で実装すれば理解できなかった統計概念が理解になるでしょう！面白くなかった統計が面白くなる不思議な経験！プレゼントいたします。 :)