人工知能基礎数学

人工知能のための基礎数学！
非専攻者も、受布者もできますよ。

講義のテーマ

基礎数学微分線形代数学の確率と統計

人工知能で必要な数学である微分、線形代数学、確率と統計について学びます。また、数学の知識が全くない方のために微分に先立って基礎数学も追加しました。
問題のプールが主題ではなく、さまざまな例を通して絵として理解する原則主義の講義が行われます。

なぜこのクラスを聴くのですか？

人工知能基礎数学を学ぶことで、人工知能（機械学習とディープラーニング）の用語や演算の過程を十分に習得することができます。また、最近の人工知能関連公告を見ると、アルゴリズムの理解だけでなく、確率や統計などの選手科目を直接明示する企業も多くなる傾向にあります。
つまり、人工知能基礎数学を学習することで、恐れなく数学に触れ、マスターする機会を持つようになり、この授業を通じて人工知能の基礎をしっかりとすることができます。

セクションについて

第1章：基礎数学

• 微分、線形代数学、確率と統計を学ぶ前に、一般数学の基礎について説明します。

第2章：微分

• 誤差域電波の演算過程で必要な（偏）微分について学びます。

第3章：線形代数学

• ベクトルの意味と、ベクトルを使用した空間と演算について学びます。

第4章：確率と統計

• 確率と統計がなぜ必要なのか、そしてここに登場するさまざまな用語の意味を見てください。

この講義を通じて得られるもの

数学的アルゴリズムの理解誰でも簡単に幅広い応用性

この講義では、人工知能のための基礎数学を扱いますが、基礎数学をマスターすることで、人工知能のアルゴリズムの理解が可能になります。
つまり、人工知能関連の離職が可能であるか、現在人工知能関連業務を行っている場合、多様な応用が可能となります。

講義の特徴

様々な例とグラフ原理に忠実な授業

数学は問題を解くものと考えることができますが、この講義は原理の理解を目指しています。
したがって、さまざまな例とグラフ（座標）を使った説明で、楽しく数学を学ぶことができます。

予想される質問 Q&A

Q：非専攻者も聞くことができますか？
A: 非専攻者のための数学です。したがって、中～高校生も受講すれば、数学の授業に自信を持つようになります。もちろん専攻は行いましたが、時間が多く流れて記憶が加わった専攻者のための内容でもあります。

Q：なぜ人工知能基礎数学を学ぶべきですか？
A：人工知能基礎数学は人工知能の基礎の中で基礎です。基礎数学がわからない場合は、人工知能で扱うアルゴリズムの理解が難しい可能性があるため、必ず学習が必要です。

Q：この講義だけの特別なメリットはありますか？
A：数学の問題の解釈は、原則主な説明のために多くの例を提示し、グラフを使って簡単に説明しました。したがって、気軽に受講できます。

📣学習に参考にしてください！
• 講義制作の過程で手書きしながら録音を進めると、声が小さく録音になりました。周囲の騒音が大きい環境であれば、講義がよく聞こえないことがあります。