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みんなのAI:数学で理解するディープラーニング入門

多くの方がChatGPTを使い、レコメンドや自動運転のニュースにも日頃から触れていますが、いざ「なぜこのように動くのか」を説明しようとすると、言葉に詰まってしまいます。 コーディング講座についていけばコードは動くようになりますが、原理は身につきません。一方、数学の講義だけを受けると公式は理解できても、AIとのつながりが見えてきません。海外の講義は英語が負担になり、国内の入門講座は実習中心になりがちです。 私はAIコンペティションで実際にモデルを作り、「みんなのAI」を運営しながら、数千人の学習者と接してきました。その中で、同じ場面を何度も目にしてきました。つまずく原因はツールの使い方ではなく、関数・微分・ベクトル・逆伝播がそれぞれ分断されていることでした。 この講座は、その分断をつなぎます。 関数が入力と出力をどのように定義するのか、微分が学習の方向をどのように決めるのか、逆伝播が誤差をどのように伝えるのかまで、数学の基礎からニューラルネットワーク、ソフトマックスまでを一つの流れで解説します。 公式の暗記やコードの写経ではなく、数式と直感的な図を通して「なぜ」を理解するための講座です。 AIをきちんと理解したい方にとって、その先のディープラーニングへ進むための確かな第一歩となります。

14名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
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AI
AI
Deep Learning(DL)
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AI
AI

受講後に得られること

  • AIのための数学の言語

  • ディープラーニングの構造を理解する

  • AIが学習する原理を理解する

  • 実戦につながる思考力を養う

AI、使い方よりも理解の仕方から

この講義では、ChatGPT・レコメンドシステム・自動運転まで、すでに日常に浸透しているAIを「使う」段階を超えて「理解する」ことに重点を置いています。‘sử dụng’.

関数・指数・対数・微積分・確率といった数学の基礎から、ベクトル・行列、人工ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法、ソフトマックスまで、AIの核心原理を一つの流れとしてつなげて解説します。

海外の講義は英語が負担に感じられ、国内のAI入門講義はコーディング演習に偏っている場合が多くあります。

この講義は公式の暗記やコードの写経ではなく、「関数が入出力をどのように定義するのか」「微分が学習の方向をどのように決めるのか」「誤差逆伝播法が誤差をどのように伝えるのか」を、数式・直感的な図・例を通してわかりやすく理解できるよう構成されています。

AI学習プラットフォーム「みんなのAI」を運営し、数千人の学習者を通じて検証したカリキュラムをもとに、現場で最もつまずきやすい概念だけを厳選しました。

AIを本当に理解したいという気持ちさえあれば、最後までついてこられます。💡

#ディープラーニング、#人工知能、#数学、#AI

このような内容を学びます

1⃣AIの言語として数学の基礎をつなげる

関数、指数・対数、微積分、確率を「試験用の公式」ではなく、AIの入力・出力・学習・不確実性を読み解くためのツールとして学びます。

2⃣ベクトル・行列から人工ニューラルネットワークまでを一連の流れで理解 

データがどのように表現され、ニューラルネットワークがどのように予測を行うのかを構造的に学びます。

3⃣学習の核心:微分・逆伝播・ソフトマックス

微分が学習の方向を定め、逆伝播が誤差を伝達し、ソフトマックスが結果を確率に変換する過程を、直感と数式の両面から理解します。

受講前の参考事項

学習資料

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTや生成AIは使っているものの、AIの仕組みをきちんと理解したい方

  • コーディング中心のAI講義を受講したものの、数学的な概念が不足していると感じている方

  • 機械学習とディープラーニングを体系的に学びたい大学生、就職活動中の方、社会人

  • AI関連の職種(開発・データ・企画)へのキャリアチェンジを準備している方

  • 生徒たちにAIを教えるための確かな基礎を身につけたい教師や講師

  • 英語の講義に負担を感じ、韓国語でAIを基礎から学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 初心者向けの講義なので、特別な事前知識は必要ありません。

こんにちは
DEVJHです。

55

受講生

3

受講レビュー

5.0

講座評価

4

講座

こんにちは。イ・ジョンヒョンです。

クーパンでソフトウェア開発者として勤務し、実際のサービス開発と運用の経験を積みました。現在は仕事と学業を両立しながら、延世大学校の人工知能修士課程で機械学習とディープラーニングを研究しています。

実際のAIモデル開発経験を基に、さまざまなAIコンテストに参加して成果を上げてきました。
2026年Kリーグ・ソウル市立大学公開AIコンテストでは947チーム中3位を受賞し、2026年第5回ヒューマン理解ETRI AI論文コンテストでは、Private Leaderboardで2位を記録しました(409チーム参加)。

現在はAI学習プラットフォーム「みんなのAI(mdooai)」を運営し、世界中の3,000人以上の学習者とともにAI教育コンテンツと学習体験を創り上げています。また、Upstage Certified Trainerとして活動しながら生成AIの教育とメンタリングを行っており、さまざまな教育現場でAI技術を誰もが簡単に理解し、活用できるよう、講義や実習を続けています。

開発現場での実務経験、AI研究の経験、そして教育経験をもとに、今年は仕事と両立しながら2026 International Conference on Automated Machine Learning学会に論文を投稿し、Oral Acceptを得るという成果を収めました。

今後も現場で検証されたAI技術と研究経験をもとに、より多くの人々がAIを効果的に学び、活用できるよう貢献していきたいと考えています。

ありがとうございました。

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カリキュラム

全体

27件 ∙ (3時間 17分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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