【まだ間に合う!】AI開発・機械学習を理解するための数学講座

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About This Course

プログラミングなしで、AIプログラミングや機械学習・深層学習を理解するための数学的な基礎知識を短期間に学んで、AI時代に取り残されず活躍できるようになりましょう!プログラミングをせずに基本的な数学用語を丁寧に学んでいきます。

【更新情報】

2019/5/7 行列計算のレクチャーを完成し追加しました。

2018/12/25 線形代数セクションにベクトルのレクチャーを5本掲載しました。


【講座概要】

中学・高校の数学基礎、線形代数、微分、確率統計などのうち、AI開発や機械学習・ディープラーニングなどの理解に必要な数学的知識を短期間に学ぶことを目指します。

理解度を向上させるためプログラミングはしないで、週末に一気に学び直せます。

【注意】中高の数学に不安がない方には物足りない内容だと考えますので、受講はお勧めしません。

第1日目: 数学基礎

  • 関数

  • 変数と定数

  • 1次関数

  • GeoGebraのインストールとグラフの描画

  • 2次関数

  • 累乗・累乗根

  • 指数関数

  • 対数関数

  • 自然対数とネイピア数


第2日目: 微分

  • 極限

  • 微分の公式

  • 常微分と偏微分

  • 合成関数の微分

  • シグモイド関数の微分


第3日目: 確率・統計

  • 確率

  • 順列と組合せ

  • 確率変数と確率分布

  • 条件付き確率


第4日目: 線形代数(2019/5/7 行列計算を追加済み)

  • ベクトル

  • 演算

  • 内積

  • 直行条件

  • 法線ベクトル

  • ノルム

  • コサイン類似度

  • 行列

  • 行列計算

  • 逆行列


  • 機械学習の参考書やレクチャーに出てくる数学や数式を理解できるようになります。

  • 数学的知識が機械学習や深層学習と具体的にどのように関連しているのか、が理解できるようになります。

Course Curriculum

1 Lectures

Instructor

Profile photo of 井上 博樹 (Hiroki Inoue)
井上 博樹 (Hiroki Inoue)

東京大学工学部卒。富士総合研究所・国際大学GLOCOM、アメリカの教育系スタートアップ(Blackboard Inc.)に参加。NASDAQ IPOを経て起業。Udemyでのべ約200,000名以上にAI開発・プログラミング講座を35コース提供中。2021年7月からアメリカ発のスタートアップ、Class Technologies Inc.(Softbank社のビジョンファンド2から$105億ドルの資金調達。Zoomを教育用に拡張)に参加。大学や企業におけるオンライン、ハイブリッド授業の実践サポートを提供中。著書・訳書: 「インターネットの歴史と社会的インパクト(1994年 訳」「Moodle入門(2007年)」「Moodle2ガイドブック(2013年)」「反転授業マニュアル(2014年)」「動画xスマホで稼ぐ(2014)」「エンジニアのためのオンライン講座制作ガイド(2016年12月刊)」中国語検定HSK3級, 4級(6段階の下から4段階目まで)合格。TOEIC955点、リスニング満点.Udemyを通じて、多くの方がAIアプリ開発・モバイルアプリ・ウェブ開発などをマスターし、イノベーションにチャレンジする応援をしたいと日々コース制作をしています。

Review
4.9 course rating
4K ratings
ui-avatar of 松井 裕美
松井 �.
5.0
2 years ago

GeoGebraを使ってグラフのイメージが持てるような解説の仕方がよかった。

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ui-avatar of Ds_企画グループ
Ds_企画グループ
4.0
2 years ago

数学からだいぶ離れていたので、今後手を付ける機械学習の不安解消にやくだった。
また、用語の関連性もわかった。

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ui-avatar of 守安徹
守安徹
5.0
2 years ago

説明が分かりやすかったため

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ui-avatar of Tadaomi Uchida
Tadaomi U.
3.0
2 years ago

微分の線形性から、説明が簡略化されているように感じ、分かりにくいと感じました。

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ui-avatar of Takahashi Tsutomu
Takahashi T.
1.5
2 years ago

説明がほとんどないです。文系には理解するのは無理でしょう。理系でも学びなおしレベルの人は辛いと思います。
微分、積分が分かっていれば自分で数式を展開するのもできると思います。
手書きの部分が読み辛いです。

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ui-avatar of Hiroshi Okamoto
Hiroshi O.
4.5
2 years ago

AI開発に必要な数学の概念を中心に実際に白板に数式で導きながら説明しており、理解し易かった。基本事項が中心であるが、AIに重要な範囲が理解できた。推奨されている数学ソフトを利用して、PC上で手を使って実例での理解を進めていきたい。

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ui-avatar of Toshiyuki Sasaki
Toshiyuki S.
4.0
2 years ago

内容は文系の私でも理解できました。でも、さわりだけなので、真の理解はひたすら手を動かすことが必要だと思います。あと、字幕で記述内容が読めない時があります。字幕の誤変換は少し笑えますが・・・。

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ui-avatar of えどちん
えどちん
4.0
2 years ago

3分野について説明が受けられたのが良かったと思います

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ui-avatar of Masayoshi.Abe
Masayoshi.abe
4.0
2 years ago

全て既知の内容でしたが、自分の理解の再確認に役立ちました。

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ui-avatar of Anonymized User
Anonymized U.
4.0
2 years ago

簡単な数学の内容からわかりやすく説明されていてよかったです。
実際のAI開発に紐づける内容がもっと多くても良いと思いました。

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