機械学習、AI、データサイエンティスト、工学専攻者のための線形代数特講

AIや機械学習の学習において、確率論の習得は必須です。より深く確率論を学びたい方に推薦します。

すべてのAI/ディープラーニングの核心は結論的に最適化です。もちろんAI/ディープラーニングでのみ最適化理論が必要なわけではありません。コンピュータビジョン、ロボティクス&制御システム、金融工学&クオンツ、データサイエンス、信号処理...おそらくどの分野を学んでも、もう少し深く入っていくと必ず出会うテーマの一つが最適化理論です。この講義では数学的な基礎理論から始まって深みのある内容まで体系的に扱っています。国内に開設された最適化理論講義の中で断然最高だと思います。

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、主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。なぜでしょうか！すべての最適化問題は多変数関数の形式で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分の概念を習得すれば、上記の分野の理論的アプローチが非常に容易になります。

AI/ディープラーニングに必要な線形代数の内容を1日10分投資して1ヶ月完成でマスターしてみましょう。

簡単な例では、カルマンフィルタの理論的な動作原理を理解できます。

本コースは、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習するコースです。機械学習とディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本コースを通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に身につけることができます！

積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握し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的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

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。