AI開発者ロードマップ 2026
madohakja
無料
入門 / Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data, Docker, AI, AI Agent
4.9
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AI開発を始める方に、何を勉強すべきかをご案内します。
入門
Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)
一度で身につく線形代数。一度学べば一生、思考の糧となる線形代数の概念を詳しく解説します。単なる概念の説明にとどまらず、実習を通して実際の活用方法まで丁寧にお伝えします。
6名 が受講中です。
難易度 入門
受講期間 無制限
さまざまな線形代数の概念の意味および重要性
線形代数の概念をAI開発に活用する方法
データに基づき、線形代数の知識を活用したデータ分析
AI開発中に行き詰まったときの対処法
AI論文を読むときの複雑な数式の読み方
AIの論文を読んでいて数式が出てくると、いつもすべて読み飛ばしていました。
AIに質問したとき、次々と出てくる回答に圧倒されました。
線形代数を勉強しているのですが、勉強すればするほどAIから遠ざかっているように感じます。
線形代数を勉強しようと思ったのですが、量が多すぎます。
いざ勉強してみたものの、知識が身につかず、砂粒のように散らばっていく感じがします。
なぜ線形代数を勉強したのに、AI分野で出会うたびに私たちは戸惑ってしまうのでしょうか?
皆さんが文系出身だからでも、努力が足りなかったからでもありません。
線形代数の概念とAIの概念を結び付けることが重要です。
<問題を解くことよりも意味を把握することが重要です!>
線形代数の問題を紙に解くことは、概念を理解するのに役立ちます。
しかし、問題を解いたからといって、概念を理解したとは言い難いでしょう。
数学の問題を解くテクニックを教える講義ではありません。
自分が導き出した答えが何を意味するのかを学ぶ講義です。
私たちの目的は、細かな概念を理解することではありません。
それぞれの概念がAIとどのようにつながっているのか、
AIを開発したり学習したりする際にどのように使われるのかをお伝えします。
線形代数の概念を言葉だけで流暢に並べ立てても、実際に応用できなければ意味がありません。
確かに自分では理解しているつもりなのに
キーボードの前に座ると指が止まってしまう私。
Pythonの実習を通して線形代数の概念を実際に演習します。
Pandasライブラリを活用して実際のデータを読み込み、実習します。
Numpyライブラリを活用して、線形代数学のさまざまな概念を実際に適用しながら学習します。
Scikit-Learnライブラリを活用した機械学習の結果と線形代数を比較します。
Matplotlibライブラリを活用して、抽象的な線形代数の概念を可視化します。
<Pythonの実習も一緒に行います>
私も本や論文で線形代数の話が出るたびに
避けたくなる瞬間がありました。
"これを勉強して理解できるのだろうか?"
と思うこともありました。
それでも諦めず、長い時間をかけて考え続けました。
その結果、何が難しいのかを誰よりもよく分かっています。
そして、多くの受講生の皆さんに講義をすることで
自分が磨き上げた知識が伝わっていることを確認しました。
<線形代数を理解するために絶えず悩み続けていた大学院時代>
私の周りでAIを学んでいる方々の中に、線形代数を学ぼうと決意し
分厚い大学の教科書を最初から読んでいる方を見るたび、気の毒に思い、この講義を作りました。
一生に一度使うかどうかもわからない概念は除外し、必須の概念だけを残しました。
新しいAI機能が登場するたびに、最初から勉強していましたか?
新しいAIは本当に新しいものなのでしょうか?
線形代数の概念を身につければ、もう新しい用語に振り回される必要はありません。
新しいAIが登場しても、すでに知っている内容です。
<長年のオフライン講義で蓄積されたノウハウ>
長年にわたるオフライン講義を通じて、皆さんが疑問に感じるポイントを把握しています。
ブートキャンプ受講生からサムスン電子の社員の方まで
さまざまな受講生の皆さんから寄せられた多彩な質問を、すべて講義に盛り込みました。
AI開発のための線形代数 with Pythonは、
皆さんの成長に寄り添います。
これまで難しくてなかなか始められなかった線形代数。
皆さんの心強い生涯の財産となるでしょう。
学習対象は
誰でしょう?
AI開発の基礎知識をしっかり身につけたい開発者および就職準備生
AI生成コードの成果物に限界を感じた開発者および就職活動中の人材
AI関連の論文を読むとき、数式はいつも読み飛ばしていた現役開発者
スキルが伸びている実感がない開発者および就職活動中の人
これまで努力してきたものの、方向性が合わず、成果に満足できなかった方
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎文法
Python仮想環境の概念
キャリア認証
151
受講生
12
受講レビュー
1
回答
4.9
講座評価
3
講座
こんにちは、チャン・チョルウォンです。
統計学を専攻した後、データ分析、 ITセキュリティ、 AI開発を経て
現在はAI開発教育とソフトウェア開発を行っています。
複雑な理論を実務と結びつけ、分かりやすく説明する講義を作成しています。 😊
トランスフォーマーアーキテクチャで学ぶAIエージェント with LangChain & LangGraph、ハンビッメディア
1冊で学ぶDocker & Kubernetes、ハンビッメディア
モンテカルロ・シミュレーションで学ぶ確率統計 with Python、ビージェイパブリック
ウェブクローリング & データ分析 with Python、図書出版インサイト
アルゴリズム実装で学ぶ線形代数 with Python, BJパブリック
線形代数と統計学で学ぶ機械学習 with Python、ビージェイパブリック
サムスン電子、AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)
サムスン電子、Scikit-learnを活用した機械学習
サムスン電子、PyTorchを活用したディープラーニング
KT、AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG, MCP, A2A)
LG Uplus, AIエージェント(Langchain, Langgraph, RAG)
LG CNS, エージェントプロンプトエンジニアリング
SKプラネット、Docker&Kubernetes
イヤードリームスクール 3期〜4期、データエンジニア養成課程(Docker, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch)
魔道学者株式会社、代表取締役
ナノクッキー、代表
NHN、クラウド開発本部、ITセキュリティ室
クラフトン、データ分析室
フロリダ州立大学、統計学博士課程
高麗大学校、統計学修士
忠北大学校、統計学学士
全体
371件 ∙ (15時間 3分)
講座資料:
1. 講義オープニング
00:27
2. 講師紹介
02:22
3. 線形代数を学ぶ理由
05:57
6. このような方におすすめです
01:08
7. このような内容は扱っていません
01:00
8. 本と講義の方向性の違い
02:42
9. 講義目次
00:29
10. 実習環境の紹介
01:00
11. Minicondaのダウンロード
01:28
12. 仮想環境の構築
03:17
14. 実習データの説明
01:28
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