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サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

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MIT LV1 2024/2/9

サブノート画像より

サブノート画像より

#### （ask AI）
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MIT OpenCourseWare（以下、MIT OCW）は、MIT（マサチューセッツ工科大学）が提供するオンライン教育プラットフォームであり、YouTubeでもコースの講義や授業内容を無料で公開しています。この記事では、MIT OCWのYouTubeチャンネルについて評価を行います。

まず、MIT OCWのYouTubeチャンネルは非常に充実しており、幅広い分野の講義や授業内容を提供しています。また、教授や講師陣はMITの著名な研究者や専門家が多数出演しており、高いレベルの教育内容が期待できます。

また、MIT OCWのYouTubeチャンネルは、ビジュアル面でも非常に優れています。講義や授業内容は、視聴者がわかりやすく理解しやすいように、グラフやチャート、アニメーションなどを用いた視覚的な説明が多くなされています。これにより、学習者がより深く理解することができるでしょう。

また、MIT OCWのYouTubeチャンネルは、その多くが英語で行われているため、英語力が必要となります。しかしながら、英語力がある場合には、MITの著名な研究者や専門家から直接学ぶことができるため、非常に貴重な学習機会となります。

総じて、MIT OCWのYouTubeチャンネルは、高品質な教育コンテンツを提供していることから、学習者にとって非常に有益なプラットフォームであると言えます。

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youtube - channel MIT OpenCourseWare - YouTube 2024/2/9

Image From MIT OpenCourseWare - YouTube

#### youtube - channelへのリンク

MIT 18.06SC Linear Algebra, Fall 2011（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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「MIT 18.06SC Linear Algebra, Fall 2011」は、MITの公式YouTubeチャンネルで公開されている線形代数学の講義動画です。この講義は、MITの数学の教授であるGilbert Strangが担当しており、線形代数学の基本的な内容から発展的なトピックまで、幅広い内容を扱っています。

この講義の魅力は、Gilbert Strang教授の講義スタイルにあります。彼は非常に分かりやすく、かつ深い洞察力を持っていることで知られており、線形代数学の基礎から発展的なトピックまで、幅広い層の人々に理解しやすいように説明しています。

また、MITの公式YouTubeチャンネルであるため、全ての講義動画が無料で公開されており、自分のペースで学ぶことができる点も魅力の一つです。さらに、課題やクイズなどの教材もオンラインで提供されており、線形代数学を学びたい人にとっては非常に便利な教材と言えます。

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MIT 18.065 Matrix Methods in Data ...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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「MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning」は、MITの公開授業の一つであり、2018年春学期に開講された。この授業は、線形代数、数値解析、統計的推定、信号処理、機械学習、最適化などの分野における数学的なツールと技術を扱い、その中でも特に行列解析とその応用について詳しく探究している。

この授業は、計算機サイエンス、電気工学、経済学、物理学、統計学、数学などの分野に興味を持つ学生にとって、非常に有用な内容となっている。講義は、数学的な理論や概念をわかりやすく説明し、実際の問題にどのように適用するかを示している。また、講義内での例題や課題によって、学生たちは理論を実践的な問題に適用する方法を学ぶことができる。

講義は、授業資料のビデオ、授業ノート、問題セット、試験などから成り立っており、無料で公開されている。この授業を受講することで、学生たちは線形代数や行列解析の理解を深めるだけでなく、実際の問題に対して行列解析を適用する方法を学ぶことができる。

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MIT 18.01 Single Variable Calculus, Fall 2007（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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MITのオンライン講座「18.01 Single Variable Calculus」は、数学の基礎となる微積分学について学ぶための入門的なコースです。この講座は、2006年にDavid Jerison教授によって開講され、YouTube上で公開されました。

講義は、数学的概念の基礎から始まり、微積分学の基本的な定理や微分方程式、関数の極限や連続性など、幅広いトピックをカバーしています。講義のスタイルはわかりやすく、教授は親切で丁寧な解説をしています。

この講義は、数学の基礎が不十分な人でも理解しやすいように作られており、数学の初学者にとっては非常に役立つでしょう。また、MITの教育レベルの高さが垣間見え、数学を深く学びたい人にとっても価値のある講義です。

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MIT 18.02 Multivariable Calculus, Fall...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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MITの18.02 Multivariable Calculusは、マサチューセッツ工科大学（MIT）で教授された数学のオンライン講義です。この講義は、講師であるDenis Auroux氏によって指導され、2007年の秋学期に開講されました。この講義は、数学を学ぶための完全なコースで、数学の基本的な概念から応用までを幅広くカバーしています。

この講義は、MITが提供するOpenCourseWareの一部であり、誰でも無料で参加できます。講義は、マルチバリエート関数の微積分を含む高度な数学のトピックを扱っています。また、講義では、多変量微分積分学、ベクトル解析、グリーンの定理、ストークスの定理、偏微分方程式など、幅広いトピックについて詳しく説明しています。

この講義は、教材が豊富であり、熱心な学習者には多くの学びがあります。講義では、数学の基礎から始まり、具体的な例を使って理論を説明しています。また、講義内では問題演習も行われており、学生が独自のスピードで学習を進めることができます。

全体的に、MITの18.02 Multivariable Calculusは、高度な数学のトピックに取り組む学生や、数学を学びたい人にとって、非常に役立つオンライン講義です。講義は、熟練した講師によって指導され、豊富な教材と問題演習が用意されています。

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6.041 Probabilistic Systems Analysis a...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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「Probabilistic Systems Analysis And Applied Probability」は、MITで開講された授業のビデオ講義シリーズであり、プロバビリティとその応用についての高度なトピックをカバーしています。講師はJohn Tsitsiklis教授で、彼は確率論と最適化に関する研究で有名です。

この講義シリーズは、確率論、ランダム変数、確率分布、マルコフ過程、確率的制御、情報理論、ランダムサンプリング、確率的最適化、および確率的グラフィカルモデルのトピックを扱います。

講義は非常に詳細であり、専門的な数学的概念を多く使用していますが、Tsitsiklis教授の説明は非常にわかりやすく、初学者でも追いつくことができます。

ビデオ講義の長さは様々で、一部は20分程度であるものもありますが、他の講義は1時間以上にわたります。全体的に、講義は非常に詳細であり、プロバビリティの基礎から最新の研究までを網羅しています。

この講義シリーズは、確率論とその応用に興味がある人にとって非常に役立つものです。数学的な概念については一部難解に感じるかもしれませんが、この講義シリーズは確率論の中心的なトピックを包括的に扱っているため、理解する上で非常に有益であると考えられます。

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MIT 18.650 Statistics for Applicatio...（playlist） 2024/2/9

#### （ask AI）
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「Statistics for Applications」とは、マサチューセッツ工科大学(MIT)のPhilippe Rigollet教授によるオンライン授業で、YouTubeにて公開されている。本授業は、機械学習、情報理論、信号処理、ネットワーク分析などの応用分野において必要な統計学の基本的な概念や手法を、実世界のデータを用いて解説する内容となっている。

授業は、MITの授業としては珍しい入門レベルの授業であり、統計学の基礎を習得することが目的となっている。授業の内容は、以下のようなテーマを中心に展開されている。

統計学の基本的な用語や概念
統計的推論の基本的な理論
回帰分析やANOVAなどの基本的な統計手法
統計的仮説検定
標本分布の理論や中心極限定理などの確率論的な解析
授業の難易度はやや高めであり、統計学の基礎的な概念について既にある程度理解があることを前提としている。しかし、Rigollet教授は、丁寧な解説と例題の豊富さにより、初学者でも比較的容易に理解できるように配慮している。また、授業の講義資料やデータセットも公開されており、自己学習にも最適な授業と言える。

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none 4月9日

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