「matrices」に関連する検索結果が 108 つあります

関連度順

アインシュタインがいなくても一般相対性理論は発見されたのか | ショーン・キャロル (Why general relativity would’ve been discovered without Einstein | Sean Carroll)

16:58

アインシュタインがいなくても一般相対性理論は発見されたのか | ショーン・キャロル (Why general relativity would’ve been discovered without Einstein | Sean Carroll)

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日本語 B1 中級

線形代数はなぜ役に立つのか？ (Why is Linear Algebra Useful?)

09:57

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データサイエンスの採用活動【データサイエンス101 (Recruiting for data science [Data Science 101])

07:41

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プライムノット - Numberphile (Prime Knots - Numberphile)

06:56

プライムノット - Numberphile (Prime Knots - Numberphile)

3

皮膚がん画像分類（TensorFlow Dev Summit 2017 (Skin Cancer Image Classification (TensorFlow Dev Summit 2017))

08:39

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日本語 B2 中上級

ビッグプロジェクト!トップダウンシティベースの自動車犯罪ゲーム #1 (BIG PROJECT! Top Down City Based Car Crime Game #1)

63:52

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データ分析0：データ分析入門 - Computerphile (Data Analysis 0: Introduction to Data Analysis - Computerphile)

14:08

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直線偏光とジョーンズ微積分 (Linearly Polarized Light and Jones Calculus)

09:32

直線偏光とジョーンズ微積分 (Linearly Polarized Light and Jones Calculus)

7

日本語 B1 中級

トップ10 ロボットがゲームで人間を破った回数 (Top 10 Times Robots Beat Humans at Games)

09:35

トップ10 ロボットがゲームで人間を破った回数 (Top 10 Times Robots Beat Humans at Games)

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Lec 1｜MIT 18.06 線形代数 2005年春学期 (Lec 1 | MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005)

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Lec 1｜MIT 18.06 線形代数 2005年春学期 (Lec 1 | MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005)

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線形の組み合わせ・スパン・基底ベクトル｜線形代数学のエッセンス第2章 (Linear combinations, span, and basis vectors | Essence of linear algebra, chapter 2)

09:59

線形の組み合わせ・スパン・基底ベクトル｜線形代数学のエッセンス第2章 (Linear combinations, span, and basis vectors | Essence of linear algebra, chapter 2)

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日本語 B2 中上級

TensorFlow 2.0の入門編（Google I/O'19 (Getting Started with TensorFlow 2.0 (Google I/O'19))

31:48

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DeepSeekを支えるエンジニアリングの鍵｜YC Decoded (The Engineering Unlocks Behind DeepSeek | YC Decoded)

13:06

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日本語 B1 中級

ベクトル - 知性の数学 #3 (Vectors - The Math of Intelligence #3)

10:59

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46

神経ネットワーク、パート2!- CS50ライブ、EP.55 (NEURAL NETWORKS, PART 2! - CS50 Live, EP. 55)

124:07

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リカレントニューラルネットワークを用いた一般的なシーケンス学習 (General Sequence Learning using Recurrent Neural Networks)

36:50

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The Map of Mathematics

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日本語 B1 中級

Cramer's rule, explained geometrically | Essence of linear algebra, chapter 12

12:12

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23

組織、パート3 - 結合組織.クラッシュコースA&P #4 (Tissues, Part 3 - Connective Tissues: Crash Course A&P #4)

10:29

組織、パート3 - 結合組織.クラッシュコースA&P #4 (Tissues, Part 3 - Connective Tissues: Crash Course A&P #4)

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科学と技術とイノベーションの国家勲章 (The National Medals of Science and of Technology & Innovation)

24:17

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249

コーディングチャレンジ #112: 回転と投影を使った3Dレンダリング (Coding Challenge #112: 3D Rendering with Rotation and Projection)

33:13

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ポータル - コア2を満たす (Portal - Meet The Cores 2)

23:45

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THE MIDNIGHT GOSPEL: Is It Deep or Dumb?

14:51

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15

私たちの生活を描く (Draw Our Lives)

12:03

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41

モジュール14 - 交配値を予測するためのマーカーの使用 (Module 14 - Using Markers to Predict Breeding Values)

53:50

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112

The AI Assistant Battle! (2023)

15:44

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19

TMT 体外ラベリ (TMT In vitro labeli)

30:53

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38

しかし、ニューラルネットワークとは何か？ (But what is a Neural Network?)

19:13

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246

日本語 B1 中級

TensorFlowの内部: tf.distribute.Strategy (Inside TensorFlow: tf.distribute.Strategy)

54:33

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6

博士号を持たないTensorFlowとディープラーニング、その1（Google Cloud Next '17 (TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 1 (Google Cloud Next '17))

55:52

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190

11.3 TensorFlow.jsを用いたNeuroevolutionフラッピーバード (11.3 Neuroevolution Flappy Bird with TensorFlow.js)

46:20

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4

崩壊、映画公開。CERNのゾンビが世界で見られるようになった! (Decay, film release. CERN zombies can now be seen by the world!)

01:34

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154

講義8｜ディープラーニングソフトウェア (Lecture 8 | Deep Learning Software)

78:07

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68

Lec 13｜MIT 6.042J コンピュータサイエンスのための数学 2010年秋学期 (Lec 13 | MIT 6.042J Mathematics for Computer Science, Fall 2010)

83:40

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111

Lec 1｜MIT 6.00 コンピュータサイエンスとプログラミング入門 2008年秋学期 (Lec 1 | MIT 6.00 Introduction to Computer Science and Programming, Fall 2008)

53:30

Lec 1｜MIT 6.00 コンピュータサイエンスとプログラミング入門 2008年秋学期 (Lec 1 | MIT 6.00 Introduction to Computer Science and Programming, Fall 2008)

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講演1｜ディープラーニングによる自然言語処理 (Lecture 1 | Natural Language Processing with Deep Learning)

71:41

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189

シンゼン・ヤング形式的な瞑想と日常生活における深い集中（理論と実践 (Shinzen Young: Deep Concentration in Formal Meditation and Daily Life (Theory and Practice))

92:53

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193

クラウドTPUポッド。大規模な機械学習問題のためのAIスーパーコンピューティング（Google I/O'19 (Cloud TPU Pods: AI Supercomputing for Large Machine Learning Problems (Google I/O'19))

41:48

クラウドTPUポッド。大規模な機械学習問題のためのAIスーパーコンピューティング（Google I/O'19 (Cloud TPU Pods: AI Supercomputing for Large Machine Learning Problems (Google I/O'19))

3

TensorFlowモデルの最適化。量子化と剪定 (TF World '19) (TensorFlow model optimization: Quantization and pruning (TF World '19))

40:50

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1

アンガス・ミラー・レクチャー 2025 I ジョー・サルター MBE I RSA REPLAY (The Angus Millar Lecture 2025 I Dr. Jo Salter MBE I RSA REPLAY)

56:31

アンガス・ミラー・レクチャー 2025 I ジョー・サルター MBE I RSA REPLAY (The Angus Millar Lecture 2025 I Dr. Jo Salter MBE I RSA REPLAY)

3

日本語 A2 初級

科学のオデッセイ。宇宙の謎 - ドキュメンタリー (A Science Odyssey: Mysteries of the Universe - Documentary)

109:40

科学のオデッセイ。宇宙の謎 - ドキュメンタリー (A Science Odyssey: Mysteries of the Universe - Documentary)

125

23.動的言語の高性能化 (23. High Performance in Dynamic Languages)

85:44

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9

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

42:15

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

3

ショーン・キャロル、なぜ物理学は単純であり不可能なのか｜インタビュー全文 (Sean Carroll explains why physics is both simple and impossible | Full Interview)

86:40

ショーン・キャロル、なぜ物理学は単純であり不可能なのか｜インタビュー全文 (Sean Carroll explains why physics is both simple and impossible | Full Interview)

11

日本語 B1 中級

Google I/O 2014 - Cardboard.Android用のVR (Google I/O 2014 - Cardboard: VR for Android)

43:39

Google I/O 2014 - Cardboard.Android用のVR (Google I/O 2014 - Cardboard: VR for Android)

52

1.アルゴリズム思考、ピークファインディング (1. Algorithmic Thinking, Peak Finding)

53:22

1.アルゴリズム思考、ピークファインディング (1. Algorithmic Thinking, Peak Finding)

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