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Udemy

AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分

via Udemy

Overview

AIの学習を始めるために必要な数学を1つの講座にまとめました。プログラミング言語Pythonを用いて、式の意味を確認しながら少しずつ丁寧に学びます。人工知能に必要な数学を、着実に学んでいきましょう。

What you'll learn:
  • AIを学習するための数学的下地が身につきます。
  • 数式をコードに落とし込むことができるようになります。
  • 線形代数の数式を理解し、Pythonのコードで演算ができるようになります。
  • 微分の知識が身につき、数式の意味が理解できるようになります。
  • 確率・統計により、データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉えることができるようになります。
  • AIでどのように数学を使うのか、理解できるようになります。

AIのための数学講座は、誰にでも開かれた人工知能向け数学の講座です。

線形代数、微分、確率・統計を基礎から少しづつ丁寧に解説するので、人工知能に必要な数学を無理なく着実に身につけることができます。


本コースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら学べることです。

プログラミング言語Pythonのコードを書いて、手を動かしながら数学を学習します。

これにより、数式の意味を体験を通して理解できます。

Pythonに関しては、1つのセクションで必要な範囲を解説しますので、プログラミング未経験の方でも受講することができます。


また、初心者に優しいことも本コースの特徴です。

扱う数学の難易度は緩やかに上昇するので、無理なく着実にAIに必要な数学の知識を身に付けることができます。


本コースによりAIを本格的に学ぶための準備ができます。

AIを学ぶための障壁を低くし、可能な限り多くの方がAIを学ぶことの恩恵を受けられるようにするのが本コースの目的です。


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本コースの主な内容は以下の通りです。


  • 数学の基礎

→ 線形代数や微分、確率統計を学ぶのに必要な数学のベースを身につけます。


  • 線形代数

→ データをベクトルや行列を用いて効率よく扱う方法を学びます。


  • 微分

→ 常微分・偏微分・連鎖律などの、様々な人工知能に必要な微分関連の知識を学びます。


  • 確率・統計

→ データの傾向を捉えたり、世界を確率として捉える方法を学びます。


  • 人工知能(AI)への応用

→ ニューラルネットワークの基礎を勉強し、シンプルな人工知能に学習を行わせます。


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本コースの開発環境、AnacondaとJupyter Notebookは簡単にダウンロード、インストールすることができます。

環境構築の敷居が非常に低いため、プログラミング未経験の方でも問題なく受講できます。


本コースを修了した方は、学習意欲が刺激されて、さらにAIや数学のことを学びたくなっているかと思います。

Taught by

我妻 幸長 Yukinaga Azuma

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