機械学習・深層学習につながる線形代数

AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。

ディープラーニング最新の技術の一つであるVision Transformerを勉強し、Pytorchを利用して論文を実装する講義です。ビジョン分野の新しい未来を私と一緒に体験してください！

さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、良いモデルを作成するために必要な必須知識を伝える講義です。

ディープラーニング次世代革新技術の一つである物理情報ニューラルネットワークを勉強し、Pytorchを利用して直接実装を行う講義です。 人工知能の次世代革新技術を私と一緒に学びましょう！

リアルタイムオブジェクト認識モデルである初期YOLOモデルから最新モデルまで学べる講義です。さらに、オブジェクト認識に加えて、さまざまなディープラーニング技術を学びます。

数学なしで高度な機械学習モデルを理解し、Pythonを介して簡単に実装する方法を学びます。

学生時代、数学が苦手でしたか？ AIで数学が重要だと言われますが、どうアプローチすべきかお困りですか？ AIにおいて数学が重要な理由は、AI（機械学習と深層学習）の演算過程で数学を利用しているためです。 AIを理解するための微分、線形代数学、確率統計の解説は、数学的解法よりもグラフ（座標）を使った分かりやすい説明で構成されています。

線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

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。

ゲームで使われる重要な数学の概念を簡単に学べる講座です。 数学に詳しい人は、その知識を当然のことと考えるため、何も知らないという前提で教えることはできません。 本当に専門外の人だと考えて、初心者の視点から説明します。