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。

関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実践的なコードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実践的なコードで実装する講義です。

Gradient descentで最もシンプルな形のディープラーニングモデルを学習させる過程について完璧に理解する講義です。

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

[人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

[人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

[인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。