AIのための線形代数 ― 矢印からAttentionまで

ベクトルと行列の意味を図で確認し、小さな例題で実際に計算する線形代数学の講義です。線形回帰・PCA・SVD・テンソル・Attentionで使われる数学を段階的に扱います。プログラミングの知識は必要ありません。

難易度 初級

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
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Artificial Neural Network
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Linear Algebra
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AI
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Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
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Artificial Neural Network
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Linear Algebra
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AI
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「AIのための線形代数学」の新しい講義のアップロードが完了しました。

こんにちは、コーディングマックスです。

「AIのための線形代数学」の新しい講義と授業資料をすべてアップロードしました。これで全講義をご受講いただけます。

youtube-thumbnail.png

今回の講義では、線形代数を初めて学ぶ方にも順を追って学んでいただけるよう、基礎的な説明を補いました。ベクトルと行列の基本概念から計算方法、記号の表記まで、一つずつ丁寧に解説し、学んだ概念が実際の技術でどのように使われているかもあわせて取り上げます。

以下の5つのプロジェクトも新しい講義に含まれています。

  • 3Dレンダリングパイプライン

  • 線形回帰

  • SVDを用いた画像圧縮

  • 推薦システム

  • アテンション

先にご案内したとおり、既存の講義動画と教材は削除され、新しい講義と教材に差し替えられました。

お待ちいただいた皆様に心より感謝申し上げます。新しい講義が、線形代数を理解し、AIを学ぶうえでお役に立てば幸いです。🙇‍♂️

コーディングマックスより。

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