本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】 from Udemy

この講座では、数学が苦手な方に向けた、AI時代の教養として学んでおきたい数学の解説を行います。

生成 AI の登場で本格的に訪れた AI・データサイエンスの時代、様々な文脈で、数学の知識の必要性を見聞きするようになりました。もう一度、数学に向き合ってみませんか？

データ分析ツールも身近なものとなり、今までデータ分析とは縁遠いものであった方が、それらツールを使って、目の前のビジネス課題に取り組むようになりました。また、機械学習、とりわけディープラーニングは驚くような成果を挙げ続け、それらが日々ニュースとして、私達の耳に届きます。

こうしたAIやデータサイエンス、少し中を覗くと、すぐに数学の壁にぶちあたります。そこから一歩も進めず、歯痒い思いをされたことがある方も、いらっしゃるかもしれません。

いよいよ数学をやろうか、という、その思いを、このコースは全力でサポートします。

このコースは「単回帰を数学的に理解して、ご自身の言葉で説明できるようになること」を目標に据えています。ただ見て理解するだけではなく、皆さんご自身が、行列・ベクトル・微分を用いて、実際に数式を書きながら、コースの内容を他人に説明できる状態になることを、このコースでは目指しています。

そのため、このコースでは以下のような工夫を施しています:

やさしく、丁寧な解説 … わかりにくい概念を身近な例を挙げて説明を試みたり、とっつきにくい計算はとことん丁寧に解説しています。
高い目標設定 … 数学が苦手な方が、このコース修了後にはガリガリと数式を書きながら単回帰を説明できるような内容にしました。
何につながるのか？を明確に … 素朴な「数学が何の役に立つの？」という疑問に応えるように、数学の広がりと興味深さを感じていただけるようにしました。

たった2, 3時間のコースですが、受ける前と後で、きっとあなたから見える世界が変わります。

What's inside

Learning objectives

数学が苦手でも、数学の楽しさを体感できる
Ai時代に必要な数学の素養を身につけることができる
Aiを作るとはどういうことか？に答えることができる
数学がどのように役に立っているかを、人に話せるようになる

単回帰とは何かを、数式を用いながら、自分の言葉で説明できるようになる
微分や行列、ベクトルといった、aiやデータサイエンスに必要な数学の概念を理解できる
ディープラーニングを含む、機械学習全般に通用する理論的な枠組み(最適化問題)を理解できる
数学を勉強を継続するモチベーションが湧いてくる

数学が苦手でも、数学の楽しさを体感できる
Ai時代に必要な数学の素養を身につけることができる
Aiを作るとはどういうことか？に答えることができる
数学がどのように役に立っているかを、人に話せるようになる
単回帰とは何かを、数式を用いながら、自分の言葉で説明できるようになる
微分や行列、ベクトルといった、aiやデータサイエンスに必要な数学の概念を理解できる
ディープラーニングを含む、機械学習全般に通用する理論的な枠組み(最適化問題)を理解できる
数学を勉強を継続するモチベーションが湧いてくる

Syllabus

はじめに

イントロダクション

数学を学ぶ価値はなんですか？

【関数】AIのつくりかた

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Offers a gentle introduction to mathematical concepts, making it suitable for learners who find math challenging and want to build a foundational understanding

Explains how mathematical concepts like calculus, matrices, and vectors are used in AI and data science, providing practical context for theoretical knowledge

Aims to enable learners to explain single regression using mathematical formulas, which can empower them to deeply understand and articulate AI concepts

Covers theoretical frameworks applicable to machine learning in general, including deep learning, which can serve as a solid base for further exploration

Focuses on single regression, which may not cover the breadth of mathematical concepts used in AI, but provides a deep dive into a fundamental technique

Requires learners to actively write formulas and explain concepts, which may be challenging for those who prefer a more passive learning approach

Reviews summary

Ai時代の数学基礎、超初心者向け解説

学習者は言います、このコースは数学に苦手意識を持つ超初心者にとって、AI時代に必要な数学の基礎を学ぶための理想的な入り口です。行列や微分、単回帰といった、一見難解な概念も、丁寧かつ分かりやすい解説のおかげで十分に理解できたという声が多数を占めています。特に、数学がAIでどのように活用されているかが明確に示されており、学習のモチベーションを大きく高める要因となっています。短い時間で核心を掴める効率の良さも評価されており、多くの受講生が数学への苦手意識を克服し、さらに学びを進める意欲が湧いたと感じています。ただし、発展的な応用やより深い理論を求める学習者には、入門レベルに留まるため、物足りなさを感じる可能性も指摘されています。

講師の説明がとても丁寧でわかりやすい。

"講師の方の説明が、一つ一つ丁寧でした。"

"身近な例えで解説してくれるので助かります。"

"とても親切な教え方でした。"

"スライドも見やすく、解説がスムーズでした。"

行列や微分、単回帰が理解できた。

"行列の計算の意味が初めてわかりました。"

"微分が最適化にどう繋がるか腑に落ちた。"

"単回帰を数式で説明できるようになったのは感動です。"

"行列、ベクトル、微分の基礎が押さえられました。"

AIに必要な数学の基礎がしっかり学べる。

"AIを理解するために必要な数学がわかった。"

"データサイエンスの入り口として最適でした。"

"数学がAIでどう使われているか繋がった気がします。"

"AI時代の教養として数学を学びたいと思っていたのでぴったりでした。"

数学が苦手な人でもよくわかる。

"私は数学が本当に苦手でしたが、このコースで理解できました。"

"難しい数学が驚くほどわかりやすかったです。"

"超初心者向けの丁寧な説明でした。"

"数学に挫折した経験がある人にこそ受けてほしい内容です。"

より高度な内容や応用は含まれない。

"入門としては良いが、これだけでは不十分。"

"もっと色々な概念を知りたかった。"

"短い時間で基礎だけなので、次が必要。"

"応用的な内容や実践的な例が少ないと感じた。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】 with these activities:

線形代数入門

Show steps

線形代数の基礎を理解し、行列やベクトルの概念を深めます。

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Show steps

書籍を購入または図書館で借りる
書籍を読み進める
演習問題を解く

微分の計算練習

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微分の計算に慣れることで、最適化問題の理解を深めます。

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微分計算の問題集を入手する
毎日、数問ずつ問題を解く
間違えた問題を復習する

Pythonではじめる機械学習

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機械学習の基礎をPythonで実装し、理解を深めます。

View Melania on Amazon

Show steps

書籍を購入または図書館で借りる
書籍を読み進める
コードを実際に実行してみる

Two other activities

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単回帰の説明動画を作成

Show steps

単回帰を自分の言葉で説明することで、理解度を深めます。

Show steps

単回帰の概念を理解する
動画の構成を考える
動画を撮影・編集する
動画を公開する

数学の質問に答える

Show steps

他の学習者の質問に答えることで、自分の理解を再確認し、知識を定着させます。

Show steps

オンラインフォーラムやSNSで質問を探す
質問に丁寧に答える
必要に応じて、参考資料を提供する

Career center

Learners who complete 本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネス上の課題を解決する専門家です。このコースは、AI時代に必須となる数学の素養を身につける上で役立ちます。特に、単回帰の理解は、データ間の関係性を分析する上で不可欠なスキルです。このコースでは、単回帰を数式を用いて説明できるようになることを目標としており、データサイエンティストとして活躍するために必要な数学的な基礎知識を習得できます。データサイエンティストを目指す方は、このコースで数学に対する苦手意識を克服し、自信を持ってデータ分析に取り組めるようになるでしょう。

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機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIモデルの開発と実装を担当します。このコースは、AIの基盤となる数学的概念の理解を深める上で非常に有益です。特に、微分や行列、ベクトルといった概念は、機械学習アルゴリズムを理解し、最適化するために不可欠です。このコースでは、これらの数学的概念を丁寧に解説し、機械学習全般に通用する理論的な枠組みを理解することを目指します。これにより、機械学習エンジニアは、AIモデルの開発において、より深い洞察と問題解決能力を発揮できるようになるでしょう。

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AI研究者

AI研究者は、AI技術の基礎研究や応用研究を行う専門家です。このコースは、AI研究に必要な数学的な基礎知識を習得する上で役立ちます。コースでは、単回帰を数式を用いて説明できるようになることを目指しており、これはAIモデルの理解と改善に不可欠なスキルです。また、微分や行列、ベクトルといった概念の理解や、最適化問題の理解も、AI研究者にとって重要な素養となります。AI研究者を目指す方は、このコースを通して、数学的な思考力を高め、AI研究の最前線で活躍するための基礎を築くことができるでしょう。通常、この職種には高度な学位（修士号または博士号など）が必要です。

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ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、データ分析を通じてビジネス上の意思決定を支援する役割を担います。このコースを受講することで、AI時代に求められる数学の基礎知識を習得し、データ分析ツールをより効果的に活用できるようになります。特に、単回帰の理解は、データ間の関係性を把握し、予測モデルを構築する上で非常に役立ちます。ビジネスアナリストとして、データに基づいた戦略的な提案を行うために、このコースで数学的な思考力を養うことは非常に有益です。

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データエンジニア

データエンジニアは、データ収集、加工、保存、分析基盤の構築を担当します。このコースを修了することで、データサイエンスに必要な数学の知識を習得し、データ基盤の構築において、より効率的かつ効果的な手法を選択できるようになります。特に、行列、ベクトルといった概念の理解は、大規模データを扱う上で不可欠です。データエンジニアとして、AI技術を支えるデータ基盤を構築するために、このコースで数学的な基礎を固めることは非常に重要です。

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ソフトウェアエンジニア

ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアの開発、テスト、保守を行います。このコース may be useful toソフトウェアエンジニアがAI関連のソフトウェア開発に携わる際に、数学的な知識が役立ちます。たとえば、機械学習モデルを組み込んだアプリケーションを開発する際には、微分や行列、ベクトルといった概念の理解が必要となる場合があります。このコースでは、これらの数学的概念を丁寧に解説しており、AI関連のソフトウェア開発に携わるソフトウェアエンジニアにとって、基礎知識を習得する上で役立つでしょう。

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AIコンサルタント

AIコンサルタントは、企業に対してAI技術の導入や活用に関するアドバイスを行います。このコース may be useful toAIコンサルタントが、クライアントに対してAI技術の可能性や、その導入に必要な数学的な知識を説明する上で役立ちます。たとえば、単回帰分析を用いて、ビジネス上の課題を解決できることを示すことができます。また、微分や行列、ベクトルといった概念を理解していれば、AI技術の仕組みをクライアントにわかりやすく説明することができます。AIコンサルタントとして、AI技術の普及に貢献するために、このコースで数学的な知識を深めることは有益です。

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品質保証エンジニア

品質保証エンジニアは、製品やサービスの品質を保証するためのテストや評価を行います。このコース may be useful to品質保証におけるデータ分析に適用できます。例えば、統計的な手法を用いて製品の欠陥を分析したり、機械学習モデルを使って異常を検知したりすることが考えられます。このコースで単回帰などの数学的知識を習得することで、より高度な品質保証活動に貢献できる可能性があります。

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プロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの計画、実行、管理を担当します。このコース may be useful toAI関連プロジェクトを管理する際に、数学的な知識があると、プロジェクトの進捗状況や課題をより正確に把握するのに役立ちます。例えば、データ分析の結果を理解したり、機械学習モデルの性能を評価したりすることができます。このコースでAIの基礎となる数学を学ぶことで、AIプロジェクトの成功に貢献できる可能性があります。

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テクニカルライター

テクニカルライターは、技術的な内容をわかりやすく伝えるドキュメントを作成します。このコース may be useful toAI関連の技術ドキュメントを作成する際に、数学的な知識があると、より正確で理解しやすい説明を書くことができます。例えば、機械学習モデルの仕組みや、データ分析の手法などを解説する際に、このコースで学んだ知識が役立ちます。テクニカルライターとして、AI技術の普及に貢献するために、このコースで数学的な知識を深めることは有益です。

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市場調査アナリスト

市場調査アナリストは、市場の動向や顧客のニーズを調査し、分析します。このコース may be useful to市場調査において、データ分析を行う際に役立ちます。例えば、アンケート調査の結果を分析したり、顧客の購買履歴を分析したりすることができます。このコースで単回帰などの数学的知識を習得することで、より高度な市場調査分析に貢献できる可能性があります。

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知的財産アナリスト

知的財産アナリストは、特許や商標などの知的財産に関する調査や分析を行います。このコース may be useful toAI関連の特許分析を行う際に、AI技術の基礎となる数学的な知識を理解する上で役立ちます。例えば、機械学習アルゴリズムに関する特許を分析する際に、微分や行列、ベクトルといった概念の理解が必要となる場合があります。知的財産アナリストとして、AI技術の発展に貢献するために、このコースで数学的な知識を深めることは有益です。

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ファイナンシャルアナリスト

ファイナンシャルアナリストは、財務データや市場データを分析し、投資判断や経営戦略の策定を支援します。このコース may be useful to金融分野でAIを活用する際に、数学的な知識が役立つことがあります。例えば、株価予測モデルを構築したり、リスク管理モデルを開発したりする際に、微分や行列、ベクトルといった概念の理解が必要となる場合があります。ファイナンシャルアナリストとして、AI技術を活用してより高度な分析を行うために、このコースで基礎知識を習得することは有益です。

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研究開発者

研究開発者は、新しい技術や製品の研究開発を行います。このコース may be useful toAI技術の研究開発を行う際に、数学的な知識があると、より深く理解することができます。特に、機械学習アルゴリズムの開発や改善には、微分や行列、ベクトルといった概念の理解が不可欠です。このコースでは、これらの数学的概念を丁寧に解説しており、AI技術の研究開発に携わる研究開発者にとって、基礎知識を習得する上で役立つでしょう。

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プログラマー

プログラマーは、コンピュータープログラムを作成します。このコース may be useful toプログラマーがAI関連のプログラムを開発する際に、数学的な知識があると、より効率的に開発を進めることができます。例えば、機械学習モデルを実装する際には、微分や行列、ベクトルといった概念の理解が必要となる場合があります。このコースでは、これらの数学的概念をわかりやすく解説しており、AI関連のプログラム開発に携わるプログラマーにとって、基礎知識を習得する上で役立つでしょう。

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Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 本当にわかる、AI時代の数学【超初心者からの数学入門】.

斎藤正彦線型代数学

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この本は、線形代数の基礎を丁寧に解説しており、行列やベクトルの概念を深めるのに役立ちます。特に、ディープラーニングの理解に必要な線形代数の知識を補強するのに適しています。演習問題も豊富で、理解度を確認しながら学習を進めることができます。この本は、数学が苦手な人でも理解しやすいように書かれており、AI時代の数学を学ぶ上で非常に有益です。

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