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線形代数学I / 基礎 / II

本講義では、線形代数学の基本概念とその応用について学びます。線形代数学は、数学、物理学、工学、コンピュータサイエンスなど多くの分野で重要な役割を果たします。本講義を通じて、ベクトル、行列、連立方程式、行列式、線形空間、線形写像、固有値と固有ベクトルなどの基本的な概念を理解することを目指します。Lecture page

数理情報リテラシー

本講義は、データサイエンスの基礎を学ぶことを目的とし、数学（代数や微積分）やプログラミングの事前知識を必要としません。本講義では、データの分析や可視化、統計モデルの構築、統計的推論を実践しながら学びます。使用する環境は、Google Colab + 内蔵されている生成AIを用います。使用するプログラミング言語は Python であり、特に pandas モジュールを活用してデータ分析を行います。Lecture page

確率と統計I / II

本講義は、確率と統計 I の続編として、確率と統計 II では、数学統計学の重要な概念を学ぶことを目的とします。本講義では、確率変数の関数としての推定量、標本分布、推定理論、および推定量の性質に関する理論と応用を取り扱います。講義では線形代数および微積分を活用して理論的な結果を導き出し、それらを実際の問題に適用する方法を学びます。Lecture page