AIを勉強し始めた社会人のための数学入門コース from Udemy

What's inside

Learning objectives

文系社員がaiを数学的に理解できる
職場内でのaiの話題についていける
機械学習の仕組みを自分の言葉で説明できるようになる
微分、行列、ベクトルといった数学の概念を理解できる

数学を独学で学び続けるための軸として単回帰の知識が身につく
中学時代からの数学の知識を使って、数学の学びなおしができる
ベクトルを使った画像処理など、世の中で使われている数学が知識が理解できるようになる

文系社員がaiを数学的に理解できる
職場内でのaiの話題についていける
機械学習の仕組みを自分の言葉で説明できるようになる
微分、行列、ベクトルといった数学の概念を理解できる
数学を独学で学び続けるための軸として単回帰の知識が身につく
中学時代からの数学の知識を使って、数学の学びなおしができる
ベクトルを使った画像処理など、世の中で使われている数学が知識が理解できるようになる

Syllabus

このコースであなたが学べることを知ることができます。

このコースについて

数学が必要な理由

このコースのゴール

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Focuses on foundational concepts necessary for understanding machine learning models, making it accessible to learners with a non-mathematical background

Emphasizes an image-based approach to explain mathematical concepts, which can be helpful for those who learn better through visual aids and intuitive explanations

Covers essential mathematical knowledge such as Σ, matrices, vectors, and differentiation, providing a targeted approach to learning relevant concepts for AI

Includes dialogues with an engineering PhD who consults with companies using mathematics, offering practical insights and real-world applications of the concepts learned

Uses knowledge from junior high school mathematics to relearn math, which may help learners build confidence and bridge gaps in their understanding

Teaches single regression as a foundation for continuing to learn mathematics independently, which may be useful for learners who want to deepen their knowledge

Reviews summary

Ai数学入門の基礎固め

受講生によると、このコースはAI学習に必要な数学の基礎を文系出身者や数学が苦手な社会人でも理解できるように構成されていると高く評価されています。Σ、行列、ベクトル、微分といった概念が、AIの文脈でなぜ必要か、どのように使うかがイメージ重視で分かりやすく解説されており、機械学習モデルの仕組みを把握する助けになるとの声が多く聞かれます。ただし、数学が全くの初心者にとっては一部難しい部分もある可能性や、より深い理解には追加学習が必要という意見も見られました。全体的には、AIを学び始める上での数学の堅固な足がかりとなるとポジティブな意見が多数を占めています。

例えや図解で概念を掴みやすい

"中学レベルの数学で解説してくれるのがありがたい。例え話が秀逸。"

"グラフや図を使った説明が多く、イメージが掴みやすかった。"

"抽象的な数学が具体的なイメージと結びつきました。"

AI理解に必要な部分に絞っている

"AI、機械学習に必要な数学だけを効率よく学べました。"

"微分や行列がAIでどう使われるかが分かって面白かった。"

"無駄なく、AIの文脈で必要な数学の全体像を掴めた。"

数学初心者にも理解しやすい説明

"数学が苦手でも、イメージで理解できるよう工夫されていて助かりました。"

"文系出身ですが、説明が丁寧でなんとかついていけました。"

"難しい数式は避けて、概念を重視しているのが良い。"

数学が苦手だと苦戦する可能性

"数学超初心者にはそれでも少し難しく感じる箇所がありました。"

"全く初めてだとついていくのが大変かもしれないが、頑張れば理解できる。"

"動画を何度も見返してやっと理解できた部分があります。"

入り口としては良いが発展的内容はなし

"AIの数学を学び始めるには最適。ただ、このコースだけでは実践レベルは厳しい。"

"基礎は固まるが、もっと詳しく知るには他の教材が必要です。"

"概念理解には良いが、深掘りした内容はない。"

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を勉強し始めた社会人のための数学入門コース with these activities:

線形代数入門

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線形代数の入門書を読むことで、行列とベクトルの理解を深め、単回帰の計算をスムーズにします。

View 斎藤正彦線型代数学 on Amazon

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線形代数の入門書を選び、目次を確認する
行列、ベクトル、線形変換に関する章を読む
練習問題を解いて理解度を確認する

微分計算の練習

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様々な関数の微分計算を繰り返し行うことで、微分の計算方法を習得し、最適化問題への理解を深めます。

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基本的な関数の微分公式を復習する
様々な関数の微分計算問題を解く
計算結果を答え合わせし、間違えた箇所を復習する

統計学入門

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統計学の入門書を読むことで、単回帰分析の背景にある統計的な考え方を理解し、モデルの解釈を深めます。

View Melania on Amazon

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統計学の入門書を選び、目次を確認する
確率、分布、推定、検定に関する章を読む
単回帰分析に関する章を読む
練習問題を解いて理解度を確認する

Three other activities

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AI関連ニュースの数学的解説

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AI関連のニュース記事を選び、記事の内容を数学的な視点から解説するブログ記事を作成することで、コースで学んだ知識を応用する力を養います。

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AI関連のニュース記事を選ぶ
記事の内容を理解し、数学的な要素を抽出する
ブログ記事を作成し、数学的な解説を加える
記事を公開し、フィードバックを収集する

数学苦手な仲間に教える

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コースで学んだ内容を、数学が苦手な同僚や友人に教えることで、自分の理解度を確認し、知識を定着させます。

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教える相手を見つける
コースで学んだ内容を整理し、教えやすいように準備する
相手の理解度に合わせて、丁寧に説明する
質問に答え、理解を深める手助けをする

単回帰モデルの実装

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Pythonなどのプログラミング言語を用いて、単回帰モデルを実装することで、コースで学んだ知識を実践的に活用する力を養います。

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Pythonの環境構築と必要なライブラリのインストール
データセットの準備（アイスクリームの売上データなど）
単回帰モデルを実装する
モデルを学習させ、予測を行う
モデルの性能を評価する

Career center

Learners who complete AIを勉強し始めた社会人のための数学入門コース will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIモデルの設計、開発、実装を行います。このコースは、機械学習モデルを理解するための基礎的な概念を習得することを目的としており、機械学習エンジニアを目指す上で非常に役立ちます。特に、Σ、行列、ベクトル、微分といった数学的知識に焦点を当てているため、機械学習のアルゴリズムを理解し、実際にコードに落とし込むために必要な数学的素養を身につけることができます。文系出身者でも理解しやすいように、中学レベルの数学をベースにイメージ重視で解説されている点も、機械学習エンジニアとしてのキャリアを始める上で大きな助けとなるでしょう。

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データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから有用な情報を抽出し、ビジネス上の意思決定を支援します。データサイエンスの分野では、AIや機械学習の知識が不可欠であり、そのためには数学の理解が欠かせません。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を、文系出身者でも理解できるように解説しています。微分、行列、ベクトルといった概念は、データ分析やモデリングにおいて頻繁に使用されるため、このコースを受講することで、データサイエンティストとしての基礎力を高めることができます。特に、単回帰の知識は、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。

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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コンサルティングを行います。AI技術を理解し、顧客に最適なソリューションを提供するためには、数学的な知識が不可欠です。このコースは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、AIコンサルタントとして活躍するための土台を築くことができます。特に、機械学習のモデルを理解するための基礎的な概念や、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、AI技術の提案や実装において重要な役割を果たします。数学を生かした企業コンサルティングを行っている工学博士との対談も用意されているため、実践的な知識も得ることができます。

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AIプロダクトマネージャー

AIプロダクトマネージャーは、AIを活用した製品やサービスの企画、開発、リリース、運用を統括します。AI技術を理解し、開発チームと連携するためには、数学的な知識が不可欠です。このコースは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、AIプロダクトマネージャーとして活躍するための土台を築くことができます。特に、機械学習のモデルを理解するための基礎的な概念や、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、AI製品の企画や開発において重要な役割を果たします。文系出身者でも理解しやすいように、中学レベルの数学をベースにイメージ重視で解説されている点も、AIプロダクトマネージャーとしてのキャリアを始める上で大きな助けとなるでしょう。

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自然言語処理エンジニア

自然言語処理エンジニアは、コンピュータが人間の言葉を理解し、処理できるようなシステムを開発します。自然言語処理には、機械学習や深層学習の技術が用いられ、その基礎には数学の知識が不可欠です。このコースでは、機械学習モデルを理解するための基礎的な概念を習得することを目的としており、自然言語処理エンジニアを目指す上で非常に役立ちます。特に、Σ、行列、ベクトル、微分といった数学的知識は、自然言語処理のアルゴリズムを理解し、実際にコードに落とし込むために必要な数学的素養を身につけることができます。

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ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、企業のビジネス上の課題を分析し、解決策を提案します。AI技術を活用することで、より高度な分析や予測が可能になり、ビジネス上の意思決定を支援することができます。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を、文系出身者でも理解できるように解説しているため、ビジネスアナリストとしてAI技術を活用するための第一歩を踏み出すことができます。特に、単回帰の知識は、データ分析や予測モデルの構築において役立ちます。また、職場でのAIに関する話題やニュースを数学的に理解できるようになるため、AIを活用したビジネス戦略の立案にも貢献できます。

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画像認識エンジニア

画像認識エンジニアは、コンピュータが画像を認識し、理解できるようなシステムを開発します。画像認識には、機械学習や深層学習の技術が用いられ、その基礎には数学の知識が不可欠です。このコースでは、機械学習モデルを理解するための基礎的な概念を習得することを目的としており、画像認識エンジニアを目指す上で非常に役立ちます。特に、ベクトルを使った画像処理など、世の中で使われている数学の知識も理解できるようになるため、画像認識のアルゴリズムを理解し、実際にコードに落とし込むために必要な数学的素養を身につけることができます。

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金融アナリスト

金融アナリストは、金融市場の動向を分析し、投資判断を支援します。近年、AI技術を活用した金融分析が注目されており、AIを理解するためには数学の知識が不可欠です。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、金融アナリストとしてAI技術を活用するための土台を築くことができます。特に、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、金融モデルの構築やリスク管理において重要な役割を果たします。また、単回帰の知識は、株価予測やポートフォリオ最適化に役立ちます。

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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、データ処理、データ保存など、データパイプラインの構築と管理を行います。AIモデルを構築するためには、高品質なデータが必要であり、データエンジニアはAI開発において重要な役割を果たします。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、データエンジニアとしてAI開発を支援するための土台を築くことができます。特に、行列やベクトルの知識は、データ処理や特徴量エンジニアリングにおいて役立ちます。

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研究開発者

研究開発者は、新しい技術や製品を開発するための研究を行います。AI関連の研究開発を行う場合、AIの基礎となる数学の知識が必要です。特に、博士号（Ph.D.）取得者は、最先端の研究に従事することが多いです。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、AI関連の研究開発者として活躍するための土台を築くことができます。特に、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、AIアルゴリズムの理解や改善において重要な役割を果たします。

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マーケティングアナリスト

マーケティングアナリストは、市場の動向や顧客の行動を分析し、マーケティング戦略の立案を支援します。AI技術を活用することで、より高度な分析やターゲティングが可能になり、マーケティングの効率を高めることができます。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を、文系出身者でも理解できるように解説しているため、マーケティングアナリストとしてAI技術を活用するための第一歩を踏み出すことができます。特に、単回帰の知識は、売上予測や顧客行動の分析に役立ちます。また、ベクトルを使った画像処理など、世の中で使われている数学の知識も理解できるようになるため、より幅広い視点からマーケティング戦略を立案することができます。

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ロボットエンジニア

ロボットエンジニアは、ロボットの設計、開発、制御を行います。ロボットの制御には、数学的な知識が不可欠であり、特に、線形代数や微積分が重要な役割を果たします。このコースでは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、ロボットエンジニアとして活躍するための土台を築くことができます。特に、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、ロボットの運動制御やセンサデータの処理において重要な役割を果たします。

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教育コンテンツ開発者

教育コンテンツ開発者は、教育プログラムや教材を設計、作成します。AI教育に関するコンテンツを開発する場合、AIの基礎となる数学の知識が必要です。このコースでは、文系出身者でも理解しやすいように、AIを理解するために必要な数学の基礎を解説しているため、AI教育コンテンツの開発者として活躍するための知識を身につけることができます。特に、微分、行列、ベクトルといった数学的概念をわかりやすく説明する能力は、効果的な教育コンテンツを作成する上で非常に重要です。

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テクニカルライター

テクニカルライターは、技術的な情報をわかりやすく伝える文章を作成します。AI関連の技術文書を作成する場合、AIの基礎となる数学の知識が必要です。このコースでは、文系出身者でも理解しやすいように、AIを理解するために必要な数学の基礎を解説しているため、AI関連の技術文書を正確かつわかりやすく記述するための基礎知識を習得できます。特に、微分、行列、ベクトルといった数学的概念を理解し、それを平易な言葉で説明する能力は、読者の理解を深める上で非常に重要です。

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システムエンジニア

システムエンジニアは、情報システムの設計、開発、運用を行います。AI技術をシステムに組み込む場合、AIの基礎となる数学の知識が必要です。このコースは、AIを理解するために必要な数学の基礎を習得できるため、システムエンジニアとしてAI技術を活用するための土台を築くことができます。特に、機械学習のモデルを理解するための基礎的な概念や、微分、行列、ベクトルといった数学的知識は、AI技術のシステムへの統合において重要な役割を果たします。文系出身者でも理解しやすいように、中学レベルの数学をベースにイメージ重視で解説されている点も、システムエンジニアとしてのキャリアを始める上で役立ちます。

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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 AIを勉強し始めた社会人のための数学入門コース.

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、単回帰を理解するために必要な行列計算の知識を補強するのに適しています。この本は、大学の教科書としても広く使われており、信頼性の高い情報源です。コースで扱う線形代数の知識をより深く理解したい場合に、追加の学習資料として役立ちます。

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