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 from Udemy

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。

What's inside

Syllabus

コースの概要、及び人工知能と数学の関係について把握します。

コースの概要、及び各セクションの概要を解説します。

人工知能と数学の関係について解説します。

AnacondaとJupyter Notebookのインストール、及び必要な教材のダウンロードなどを行います。

Anacondaのインストール方法を解説します。

Jupyter Notebookの使い方を解説します。

教材のダウンロード方法、及びコースの学び方を解説します。

本コースで数学を学ぶのに必要な、プログラミング言語Pythonの基礎を勉強します。

本コースを学ぶのに必要最低限なPythonを学習します。

数値演算ライブラリ、NumPyを解説します。

グラフの描画に必要な外部パッケージ、matplotlibを解説します。

数学の基礎

変数と定数の概念をコードとともに解説します。

関数の概念をコードとともに解説します。

累乗と平方根についてコードとともに解説します。

多項式関数についてコードとともに解説します。

三角関数についてコードとともに解説します。

総和と総乗について、コードとともに解説します。

LaTeXによる数式の描画について学びます。

線形代数

スカラー、ベクトル、行列、テンソルをコードとともに学びます。

ベクトルの内積とノルムについて、コードとともに学びます。

行列の積について、コードとともに学びます。

行列の転置について、コードとともに学びます。

行列式と逆行列について、コードとともに学びます。

線形変換により、ベクトルの変換を行う方法を学びます。

行列の固有値と固有ベクトルについて解説します。

人工知能に必要な、微分関連の知識を学びます。

極限と微分の概念について、コードとともに学びます。

連鎖律について、コードとともに学びます。

偏微分について、コードとともに学びます。

全微分について、コードとともに学びます。

多変数合成関数の連鎖率について、コードとともに学びます。

ネイピア数と自然対数について、コードとともに学びます。

世界を確率で捉え、統計によりデータの傾向を把握する方法を学びます。

確率の概念について、コードとともに学びます。

平方根と期待値について、コードとともに学びます。

分散と標準偏差について、コードとともに学びます。

正規分布について、コードとともに学びます。

共分散について、コードとともに学びます。

相関係数について、コードとともに学びます。

尤度について、コードとともに学びます。

情報量について、コードと共に学びます。

条件付き確率とベイズの定理について、数式をメインに学びます。

これまで学んできた数学を、人工知能へ応用する方法を学びます。

人工知能、ニューラルネットワーク、バックプロパゲーションなどについて概要を解説します。

ニューラルネットワークが学習する仕組みについて解説します。

学習が行われるコードについて解説します。

ボーナスレクチャー

さらに学びたい方のために、有用な情報を提供します。

【確認テスト】コースの理解度をチェックしよう

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Taught by instructors Yukinaga Azuma, who are recognized for their work in the field of mathematics and computer science

Develops theoretical foundations in mathematics and programming, which are foundational to computer science and data science

Taught by Yukinaga Azuma, who are experts in artificial intelligence and machine learning

Provides a comprehensive overview of the mathematical concepts and techniques used in artificial intelligence and machine learning

Exposes learners to the latest tools and techniques used for developing artificial intelligence and machine learning applications

Teaches essential skills and knowledge for professionals working in the field of artificial intelligence and machine learning

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 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 with these activities:

プロジェクト: 多項式の関数のプロット

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多項式関数のプロットを実装するプロジェクトに取り組むことで、微分の概念を強化し、Pythonのプログラミングスキルを向上させることができます。

Browse courses on Python

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多項式関数の数学的表現を調べる。
Pythonで多項式関数のプロットに必要なライブラリをインポートする。
Pythonを使用して、多項式関数のグラフを作成するコードを作成する。
プロットを視覚化して、関数の挙動を分析する。

リソースのまとめ: AI関連のオンラインコミュニティ

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AI関連のオンラインコミュニティ、フォーラム、ディスカッショングループのリストをまとめる。それにより、関連するトピックに関する情報源にアクセスでき、他の学習者とつながることができます。

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「AIフォーラム」や「機械学習コミュニティ」などのキーワードでオンライン検索を行う。
見つかったコミュニティの目的、アクティビティレベル、メンバー数を評価する。
関連するコミュニティのリストをまとめて共有する。

メンターを探す: AI分野の専門家

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この分野のプロフェッショナルとつながることで、ガイダンスを受け、業界の洞察を得て、AIの分野で成功するための貴重なアドバイスを得ることができます。

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LinkedInやその他のネットワーキングプラットフォームでAIの専門家を検索する。
業界イベントやカンファレンスに参加して、専門家とつながる。
紹介や推奨を友人や同僚に依頼する。

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Career center

Learners who complete 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 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Machine Learning Engineer

A Machine Learning Engineer designs, develops, and deploys machine learning models. This course may be particularly helpful for those looking to become Machine Learning Engineers because it helps build a foundation in probability, statistics, linear algebra, and calculus, all of which are essential for this role.

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Mathematician

A Mathematician conducts research in mathematics and applies mathematical knowledge to solve problems. This course may be especially helpful to those looking to become Mathematicians interested in machine learning or AI because it provides a strong foundation in probability, statistics, and mathematics, all of which are essential for these fields.

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Artificial Intelligence Engineer

An Artificial Intelligence Engineer designs, develops, and deploys AI systems. This course may be helpful to those looking to become AI Engineers because it helps build a foundation in probability, statistics, and mathematics, all of which are essential for this role.

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Statistician

A Statistician designs and conducts statistical studies to collect and analyze data. This course may be helpful to those looking to become Statisticians because it provides a strong foundation in probability and statistics.

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Risk Analyst

A Risk Analyst assesses and mitigates risks for businesses. This course may be helpful to those looking to become Risk Analysts because it helps build a foundation in probability and statistics, which are essential for this role. Additionally, this course provides an introduction to artificial intelligence and machine learning, which are increasingly being used in risk management.

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Operations Research Analyst

An Operations Research Analyst uses mathematical and statistical models to help businesses make better decisions about their operations. This course may be helpful to those looking to become Operations Research Analysts because it helps build a foundation in probability, statistics, and mathematics, all of which are essential for this role.

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Data Analyst

A Data Analyst uses data to help businesses make informed decisions. This course may be helpful to those looking to become Data Analysts because it helps build a foundation in statistics and probability, which are essential for this role.

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Quantitative Analyst

A Quantitative Analyst uses mathematics and statistics to help investment professionals make informed decisions about investments. This course will be especially helpful to those looking to become Quantitative Analysts by providing a strong foundation in probability, statistics, and finance.

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Actuary

An Actuary assesses and mitigates risks for insurance companies and other financial institutions. This course may be especially helpful to those looking to become Actuaries because it helps build a foundation in probability and statistics, which are essential for this role.

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Computer Scientist

A Computer Scientist designs, develops, and maintains computer systems. This course may be especially helpful to those looking to become Computer Scientists interested in machine learning or AI because it helps build a foundation in probability, statistics, and mathematics, all of which are essential for these fields.

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Financial Analyst

A Financial Analyst advises clients on investments and financial planning based on mathematical and statistical analyses of data. This course may be helpful to those looking to become Financial Analysts because it provides a strong foundation in probability, statistics, and finance.

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Software Engineer

A Software Engineer designs, develops, and maintains software systems. This course may be especially helpful to those looking to become Software Engineers interested in machine learning or AI because it helps build a foundation in probability, statistics, and mathematics, all of which are essential for these fields.

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Data Scientist

A Data Scientist designs, deploys, deploys, and maintains mathematical models for the purpose of discovering insights in raw data. This course may be helpful for those who wish to be Data Scientists because it helps build a foundation in mathematics, statistics, and probability, all of which are essential for this role.

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Economist

An Economist studies the production, distribution, and consumption of goods and services. This course may be especially helpful to those looking to become Economists because it helps build a foundation in probability and statistics, which are essential for this role.

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Market Researcher

A Market Researcher designs and conducts surveys, interviews, and other research studies to collect data about consumer behavior and trends. This course may be helpful to those looking to become Market Researchers because it helps build a foundation in statistics and probability, which are essential for this role.

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