인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

機械学習/深層学習の研究に必ず必要な線形代数の内容を取り扱います。

ゲームで使われる重要な数学の概念を簡単に学べる講座です。 数学に詳しい人は、その知識を当然のことと考えるため、何も知らないという前提で教えることはできません。 本当に専門外の人だと考えて、初心者の視点から説明します。

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、重点的に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜですか？すべての最適化の問題は多変数関数の形で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分概念を習得すれば、上記分野の理論的アプローチがかなり容易になります。

AI/ディープラーニングに必要な線形代数の内容を1日10分投資して1ヶ月完成でマスターしてみましょう。

本コースはPythonを用いた機械学習の数学および統計学の基本内容を実習するコースです。機械学習と深層学習はプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的背景を必要とします。本コースを通じて人工知能に必要な基礎数学を着実に習得できます！

簡単な例では、カルマンフィルタの理論的な動作原理を理解できます。

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。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

このコースでは、PythonのSciPyライブラリを活用してさまざまな行列計算に関する問題を解く方法を学びます。

学生時代、数学が苦手でしたか？ AIで数学が重要だと言われますが、どうアプローチすべきかお困りですか？ AIにおいて数学が重要な理由は、AI（機械学習と深層学習）の演算過程で数学を利用しているためです。 AIを理解するための微分、線形代数学、確率統計の解説は、数学的解法よりもグラフ（座標）を使った分かりやすい説明で構成されています。