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応用AI・データサイエンスD

Advanced Artificial Intelligence and Data Science D

講義の概要とねらい

この授業科目は人工知能とデータサイエンスにおける社会実装の最前線を学ぶことを目標としている。
ビジネスにおけるAI開発、金融業におけるAI・データサイエンスの最前線で必要とされる技術の大枠を理解した上 ...

シラバス更新日:2019年12月2日

講義資料更新日:2019年12月6日

 

高分子化学第一(逐次重合)

Polymer Chemistry I (Step-Growth Polymerization)

講義の概要とねらい

本講義の前半は、高分子の歴史、性質、分子量について学びます。後半では高分子の生成反応のうち逐次重合と得られる高分子の性質について学びます。
本講義のねらいは、高分子合成(逐次重合)の基本を理解する ...

シラバス更新日:2019年4月5日

講義資料更新日:年月日

 

2012年01月 月間ランキング
順位 講義名 教員名 関連講義    
1 線形代数学第二B R  村上 斉   線形代数学第二B R  
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2 情報認識  杉山 将   情報認識  
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3 電気電子基礎学  荒木 純道 /  赤木 泰文 /  小田 俊理 /  益 一哉 /  水本 哲弥 /  藤田 政之 /  山田 明   電気電子基礎学  
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4 オペレーションズ・リサーチ  水野 眞治 /  中田 和秀 /  北原 知就   オペレーションズ・リサーチ  
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5 大江戸講  山室 恭子   大江戸講  
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6 科学者とは何か-その過去と現在  梶 雅範    
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7 物理学B I-b  上妻 幹旺   物理学B I-b  
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8 複雑ネットワーク  Murata Tsuyoshi    
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9 熱・統計力学第一  西森 秀稔   熱・統計力学第一  
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10 微分積分学第二B R  山田 光太郎   微分積分学第二B R  
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線形代数学第二B R

Linear Algebra II-B

講義概要

I 線形代数学第一に引き続き,線形代数学の基本を修得する。線形代数学演習第二をあわせて履修する者のみを対象とする。
II 線形空間・内積・線形写像・固有値・固有ベクトル・行列の対角化などについて講義する。

講義の目的

線形代数学第一に引続き、線形代数学演習第二を履修する者を対象として講義する。

シラバス更新日:2011年9月27日

講義資料更新日:2013年3月27日