多くの方がChatGPTを使い、推薦システムや自動運転のニュースも頻繁に目にしますが、いざ「なぜこのように動作するのか」を説明しようとすると言葉に詰まってしまいます。 コーディング講義に従えばコードは動くものの原理は置き去りになり、数学の講義を聞けば公式は見えてくるもののAIと結びつきません。海外の講義は英語が負担になり、国内の入門講座は実習中心に流れがちです。 私はAIコンペティションで実際のモデルを作り、そして「みんなのAI（Modu AI）」を運営しながら数千人の学習者と接する中で、同じ光景を何度も目にしてきました。行き詰まるポイントはツールの使い方ではなく、関数・微分・ベクトル・誤差逆伝播法が互いに途切れている瞬間でした。 この講義はその断絶をつなぎます。 関数が入出力をどう定義するのか、微分が学習の方向をどう決めるのか、誤差逆伝播がエラーをどう伝えるのかまで、数学の基礎からニューラルネットワーク・ソフトマックスまでを一つの流れで説明します。 公式の暗記やコードの書き写しではなく、数式と直感的な図解で「なぜ」を理解させる授業です。 AIを正しく理解したい方にとって、その先のディープラーニングへと進むための確かな第一歩となります。