1日10分1ヶ月完成線形代数学

機械学習、AI、ロボティクス、コンピュータビジョンなど、工学専攻者のための深みのある線形代数学です。 線形代数学を深く学びたい方に推奨します。 可能な限り分かりやすく説明しながら、テーマの選択と集中を通じて深い内容を扱っています。

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。

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。

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。

この講座では線形代数学概論を取り上げ、講義を通じて線形代数学概論をマスターすることができます。

ゲームで使用される重要な数学概念を簡単に学べる講義です。数学をよく知っている人は該当知識を当然のこととして捉えているため、何も知らないという前提で教えることができません。 本当に非専攻者だと思って初心者の視点から説明します。

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。