ChatGPTやStable Diffusionなど、話題の生成AIの「中身」が気になりませんか？
当コースでは、生成AIの心臓部とも言える最尤推定のアルゴリズムを、一切の省略なく解説します。
単なる使い方講座ではなく、その裏側で動作する数理を理解することで、生成AIへの深い洞察が得られます。
◆本コースの特徴◆
Google Colabによるアニメーションや独自開発の可視化アプリで「見える化」
数式だけでは掴みにくい概念も、インタラクティブなGoogle Colabによるアニメーションや可視化アプリを使って直感的に理解できます。
パラメータを変更すると即座に結果が表示され、「なるほど！」という体験ができます。
徹底的な丁寧さ
「ここは分かりますよね？」という省略は一切なし。
基礎から応用まで、全ての過程を丁寧に説明します。
数学が苦手な方でも着実に理解を深められるよう、細かいステップで解説します。
実践的な理解
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ChatGPTやStable Diffusionなど、話題の生成AIの「中身」が気になりませんか？
当コースでは、生成AIの心臓部とも言える最尤推定のアルゴリズムを、一切の省略なく解説します。
単なる使い方講座ではなく、その裏側で動作する数理を理解することで、生成AIへの深い洞察が得られます。
◆本コースの特徴◆
Google Colabによるアニメーションや独自開発の可視化アプリで「見える化」
数式だけでは掴みにくい概念も、インタラクティブなGoogle Colabによるアニメーションや可視化アプリを使って直感的に理解できます。
パラメータを変更すると即座に結果が表示され、「なるほど！」という体験ができます。
徹底的な丁寧さ
「ここは分かりますよね？」という省略は一切なし。
基礎から応用まで、全ての過程を丁寧に説明します。
数学が苦手な方でも着実に理解を深められるよう、細かいステップで解説します。
実践的な理解
ChatGPTやStable Diffusionなど、話題の生成AIの「中身」が気になりませんか？
当コースでは、生成AIの心臓部とも言える最尤推定のアルゴリズムを、一切の省略なく解説します。
単なる使い方講座ではなく、その裏側で動作する数理を理解することで、生成AIへの深い洞察が得られます。
◆本コースの特徴◆
Google Colabによるアニメーションや独自開発の可視化アプリで「見える化」
数式だけでは掴みにくい概念も、インタラクティブなGoogle Colabによるアニメーションや可視化アプリを使って直感的に理解できます。
パラメータを変更すると即座に結果が表示され、「なるほど！」という体験ができます。
徹底的な丁寧さ
「ここは分かりますよね？」という省略は一切なし。
基礎から応用まで、全ての過程を丁寧に説明します。
数学が苦手な方でも着実に理解を深められるよう、細かいステップで解説します。
実践的な理解
理論だけでなく、実際のAIモデルでどのように使われているのかまで解説。学んだ内容と実際のAI技術とのつながりが分かります。
◆こんな方にオススメ◆
・AIエンジニアとして一歩先を行きたい方
・生成AIの仕組みを本質から理解したい方
・AIの研究開発に携わりたい方
・数学的な裏付けを持ってAIを使いたい方
表面的な使い方だけでなく、その裏側で動く仕組みまで理解することで、AIツールをより効果的に活用できるようになります。
生成AI時代を生き抜くための本質的な知識を、ぜひ当コースで習得してください。
What's inside
Learning objectives
- 生成モデルの構築方法
- 1次元データの生成モデル（ポアソン分布、正規分布）
- 2次元データの生成モデル（2次元正規分布）
- 最尤推定のアルゴリズム
- 生成モデルの構築方法
- 1次元データの生成モデル（ポアソン分布、正規分布）
- 2次元データの生成モデル（2次元正規分布）
- 最尤推定のアルゴリズム
Syllabus
当コースの紹介
添付資料
概要_
補足：可視化アプリについて
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Syllabus
当セクションで必要な資料は以下のとおりです。
poison.ipynb
obs_data_poison.csv
上記の資料は、添付資料/1_ポアソン分布にあるので、ご参照ください。
当セクションで必要な資料は以下のとおりです。
mulnormal.ipynb
obs_data_mulnormal.csv
上記の資料は、添付資料/3_2次元正規分布にあるので、ご参照ください。
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生成ai 最尤推定アルゴリズムの徹底解説
理論がAIモデルでどう使われるか。
AIの仕組みを深く理解できる。
複雑な概念を視覚的に理解。
数学的な背景も省略なく解説。
Activities
統計学の基礎を復習する
Show steps
コースで扱う最尤推定の理解を深めるために、統計学の基礎知識を復習します。確率分布、尤度、対数尤度などの概念を再確認することで、コース内容をよりスムーズに理解できます。
Show steps
-
確率分布（ポアソン分布、正規分布など）の定義と性質を復習する。
-
尤度関数と対数尤度関数の意味と計算方法を理解する。
-
最尤推定の原理と、簡単な例での適用方法を学ぶ。
統計学入門書を読む
Show steps
コースで扱う統計的推論の基礎を固めるために、統計学の入門書を読みます。確率分布、推定、検定などの基本的な概念を理解することで、コース内容をより深く理解できます。
View
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Show steps
-
統計学の入門書を選び、目次を確認して、関連する章（確率分布、推定など）を読む。
-
各章の例題を解き、理解度を確認する。
-
理解が難しい箇所は、他の参考書やインターネットで調べる。
簡単なデータに対する最尤推定の実装
Show steps
コースで学んだ最尤推定のアルゴリズムを、実際に簡単なデータに対して実装してみます。ポアソン分布や正規分布に従うデータを生成し、最尤推定を用いてパラメータを推定することで、理論的な理解を実践的に深めることができます。
Show steps
-
ポアソン分布または正規分布に従うデータを生成する。
-
生成したデータに対して、最尤推定を用いてパラメータを推定する。
-
推定されたパラメータが、元のパラメータに近いかどうかを確認する。
-
結果を考察し、最尤推定の精度について理解を深める。
Four other activities
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最尤推定に関するブログ記事を作成する
Show steps
コースで学んだ最尤推定のアルゴリズムについて、ブログ記事を作成します。自分の言葉で説明することで、理解を深め、知識を定着させることができます。また、他の人に説明することで、理解の曖昧な部分を明確にすることができます。
Show steps
-
最尤推定の基本的な概念を説明する。
-
具体的な例を用いて、最尤推定の計算方法を説明する。
-
最尤推定のメリットとデメリットを説明する。
-
読者が理解しやすいように、図や表を効果的に使用する。
最尤推定に関する議論
Show steps
コースの受講者同士で、最尤推定に関する議論を行います。互いに教え合うことで、理解を深め、新たな視点を得ることができます。また、疑問点を共有し、解決することで、学習効果を高めることができます。
Show steps
-
最尤推定の定義、計算方法、応用例について議論する。
-
互いの理解度を確認し、疑問点を共有する。
-
議論を通じて、理解を深め、新たな視点を得る。
深層学習の数学
Show steps
コースで学んだ最尤推定の知識を、深層学習の文脈で応用するために、深層学習の数学に関する書籍を読みます。生成AIのアルゴリズムを理解する上で重要な数学的知識を習得することで、より高度な応用が可能になります。
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Show steps
-
深層学習の数学に関する書籍を選び、目次を確認して、関連する章（確率分布、最適化など）を読む。
-
各章の例題を解き、理解度を確認する。
-
理解が難しい箇所は、他の参考書やインターネットで調べる。
生成AI関連のオープンソースプロジェクトに貢献する
Show steps
コースで学んだ最尤推定の知識を、実際の生成AI関連のオープンソースプロジェクトに貢献することで、実践的なスキルを向上させることができます。バグの修正、ドキュメントの作成、コードの改善など、様々な貢献を通じて、より深く理解することができます。
Show steps
-
生成AI関連のオープンソースプロジェクトを探す。
-
プロジェクトのドキュメントを読み、貢献できる箇所を見つける。
-
貢献内容を実装し、プルリクエストを送信する。
-
レビューを受け、修正を行う。
統計学の基礎を復習する
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コースで扱う最尤推定の理解を深めるために、統計学の基礎知識を復習します。確率分布、尤度、対数尤度などの概念を再確認することで、コース内容をよりスムーズに理解できます。
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- 確率分布（ポアソン分布、正規分布など）の定義と性質を復習する。
- 尤度関数と対数尤度関数の意味と計算方法を理解する。
- 最尤推定の原理と、簡単な例での適用方法を学ぶ。
統計学入門書を読む
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コースで扱う統計的推論の基礎を固めるために、統計学の入門書を読みます。確率分布、推定、検定などの基本的な概念を理解することで、コース内容をより深く理解できます。
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- 統計学の入門書を選び、目次を確認して、関連する章（確率分布、推定など）を読む。
- 各章の例題を解き、理解度を確認する。
- 理解が難しい箇所は、他の参考書やインターネットで調べる。
簡単なデータに対する最尤推定の実装
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コースで学んだ最尤推定のアルゴリズムを、実際に簡単なデータに対して実装してみます。ポアソン分布や正規分布に従うデータを生成し、最尤推定を用いてパラメータを推定することで、理論的な理解を実践的に深めることができます。
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- ポアソン分布または正規分布に従うデータを生成する。
- 生成したデータに対して、最尤推定を用いてパラメータを推定する。
- 推定されたパラメータが、元のパラメータに近いかどうかを確認する。
- 結果を考察し、最尤推定の精度について理解を深める。
最尤推定に関するブログ記事を作成する
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コースで学んだ最尤推定のアルゴリズムについて、ブログ記事を作成します。自分の言葉で説明することで、理解を深め、知識を定着させることができます。また、他の人に説明することで、理解の曖昧な部分を明確にすることができます。
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- 最尤推定の基本的な概念を説明する。
- 具体的な例を用いて、最尤推定の計算方法を説明する。
- 最尤推定のメリットとデメリットを説明する。
- 読者が理解しやすいように、図や表を効果的に使用する。
最尤推定に関する議論
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コースの受講者同士で、最尤推定に関する議論を行います。互いに教え合うことで、理解を深め、新たな視点を得ることができます。また、疑問点を共有し、解決することで、学習効果を高めることができます。
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- 最尤推定の定義、計算方法、応用例について議論する。
- 互いの理解度を確認し、疑問点を共有する。
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深層学習の数学
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コースで学んだ最尤推定の知識を、深層学習の文脈で応用するために、深層学習の数学に関する書籍を読みます。生成AIのアルゴリズムを理解する上で重要な数学的知識を習得することで、より高度な応用が可能になります。
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- 深層学習の数学に関する書籍を選び、目次を確認して、関連する章（確率分布、最適化など）を読む。
- 各章の例題を解き、理解度を確認する。
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生成AI関連のオープンソースプロジェクトに貢献する
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コースで学んだ最尤推定の知識を、実際の生成AI関連のオープンソースプロジェクトに貢献することで、実践的なスキルを向上させることができます。バグの修正、ドキュメントの作成、コードの改善など、様々な貢献を通じて、より深く理解することができます。
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- 生成AI関連のオープンソースプロジェクトを探す。
- プロジェクトのドキュメントを読み、貢献できる箇所を見つける。
- 貢献内容を実装し、プルリクエストを送信する。
- レビューを受け、修正を行う。
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