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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。

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。

ゲームを構成する仮想世界が数学でどのように作られるかを基礎から一つずつ取り上げる講義です。 基盤の数学を通じてゲームエンジンの構成原理を理解し、三次元空間を構成する実用的なゲーム数学を学習します。

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。

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。

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。

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。

この課程は数学的解析の基礎を扱います。数列と級数の収束、連続性、微分可能性、リーマン積分、関数の数列と級数、一様性、極限演算の交換などを学習します。

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。

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。

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。

このコースでは、多変量関数の積分の基礎についての知識を築くことができます。

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。