인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

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。

ディープラーニングを本格的に活用するための機械学習の概念、人工知能の学習原理、モデル実装のための数学的原理を知る！

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。

実習よりも理論と文脈に集中し、ディープラーニングを深く整理して大きな絵を掴みたい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学・統計的背景を分かりやすく理解でき、現代ディープラーニングの主要モデルであるAutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoなどの原理を開発者の観点から直感的に解釈いたします。

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。

MATLABの基礎を築き、プログラミングの基本概念を応用し理解しましょう！

機械学習を勉強したいが統計学的知識が不足している人のための講義です。