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Mathematics

非専攻者のための数学統計基礎（実習）

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。

18名 が受講中です。

Linear Algebra
Probability and Statistics
Python
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)

初級者のための講座です。

こんなことが学べます

  • 擬似逆行列を用いたタクシー費の予測

  • 関数を使用したデータ表現

  • 確率とは何か、必要な施行、標本空間、事件の概念把握

  • データから確率値を計算し、特定のイベントに対する事後確率の推論

非専攻者のための数学と統計の基礎<実習編>


Python基本文法を活用して、微分、線形代数、確率、統計に関する理論と実習を進めます。

データ分析から人工知能まで、新しいキャリア開発のために駆けつけている間、原理を把握するために数学の基礎が必要だと感じましたか？微分、線形代数、確率、統計まで理論から実習まで基礎をしっかり固めてみてください。


*該当コースは実習編で受講前理論編を履修してください。

このようなことを学びます。


機能

  • 関数の基本用語の把握

  • 数学関数とプログラミング関数の比較

  • さまざまなデータへの関数式の練習

  • 線形関数の概念定義


  • 様々な非線形関数の把握

微分理論

  • 微分の概念と定義

  • 導関数の理解

  • 微分の幾何学的意味

線形代数理論

  • 線形代数

    演算,逆行列と直線の方程式の理解

  • スカラー、ベクトル、行列の違いを理解する

  • 正方形列、逆行列、恒等行列、転置行列について理解する

統計の基礎

  • 統計ベースのデータ分析によって可能な範囲を特定する

  • データ分布表現

  • 確率が必要な施行、標本空間、事件の概念を把握

分布推論理論

  • 正規分布の特性の理解

  • データによる確率値の計算


受講前の注意

選手の知識と注意事項

  • このコースは理論/実習に分かれていますので、各コースを個別に受講してください。

  • Pythonの基礎関数の理解と基礎が必要です。

こんな方に
おすすめです！

学習対象は
誰でしょう？

  • プログラミングを始めたばかりの人

  • Pythonプログラミングに必要な基本要素を勉強したい人

前提知識、
必要でしょうか？

  • 非専攻者のための数学統計基礎（理論）を履修した方にお勧めします

  • Pythonの基本的な文法について理解する必要があります。

こんにちは
です。

1,333

受講生

87

受講レビュー

5

回答

4.8

講座評価

13

講座

カリキュラム

全体

5件 ∙ (2時間 6分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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