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井上 博樹 (Hiroki Inoue)

【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

Read more

【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

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What's inside

Learning objectives

  • 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。

Syllabus

はじめに
数学基礎
このセクションの概要
関数
Read more
1次関数
GeoGebra Classicをインストールして、グラフを描いてみよう
練習課題: 1次関数を描いてみよう
2次関数
練習課題: 2次関数を描いてみよう
平方根・累乗根
指数関数
練習課題: 指数関数を描いてみよう
対数関数
練習課題: 対数関数を描いてみよう
自然対数とネイピア数
練習課題: 自然対数を描画してみよう
数列と記号
極限・常微分と偏微分・合成関数の微分などを理解できます。

機械学習で微分がどのように使われるかを理解しておきましょう。

極限

y = f(x) のとき、導関数 f'(x)の値を計算してください。

微分の公式を使わず、導関数の定義を用いて手計算してみましょう。

機械学習に必要な微分の公式
微分の線形性
練習問題: 微分の線形性
練習問題の解答例
分数関数の微分
シグモイド関数の微分を計算してみよう(合成関数の微分)
多変数関数と偏微分
偏微分を計算してみよう
確率・統計
セクションの概要

確率の定義について

サイコロの問題

順列と組合せ
順列の公式を導出してみよう
組合せの公式を導出しよう

順列・組合せの計算例

ベクトル・行列
ベクトルの表記
ベクトルの足し引き・スカラー倍
ベクトルを図形的にとらえよう
ベクトルの内積
ベクトルの直交条件
法線ベクトル
ベクトルのノルム・正則化項
コサイン類似度
行列の表現
行列の加算・減算
行列の掛け算
逆行列

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Activities

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Career center

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

Reading list

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Practical guide to machine learning for programmers, with a focus on using Python to build and deploy machine learning models.
Provides a comprehensive treatment of machine learning from a probabilistic perspective, covering a wide range of topics from Bayesian inference to deep learning.
Provides a balanced treatment of both statistical and machine learning methods, making it accessible to a wide audience.
Provides a comprehensive and practical guide to deep learning, including hands-on exercises and real-world examples.
Comprehensive and authoritative reference on deep learning, covering a wide range of topics from neural networks to reinforcement learning.
Practical guide to machine learning for those with no prior experience, covering a wide range of topics from data preprocessing to model evaluation. It great hands-on tutorial to pick up skills in machine learning.
While not focused specifically on Machine learning, this book covers a broad range of topics in Artificial Intelligence including machine learning, and good companion to delve deeper into the theoretical and technical aspects of the field.
Provides a comprehensive and rigorous treatment of linear algebra, covering both theoretical and computational aspects of the subject. It is suitable for advanced undergraduate or graduate students.
Offers a concise and elegant treatment of linear algebra, focusing on the fundamental concepts and their applications in various fields. It is suitable for advanced undergraduate or graduate students.
Provides a more comprehensive and in-depth treatment of linear algebra, covering a wide range of topics from basic concepts to advanced applications. It is suitable for advanced undergraduate or graduate students.
Provides a comprehensive overview of linear algebra, covering vector spaces, matrices, linear transformations, and their applications in various fields. It well-written and accessible textbook for undergraduate students.
Focuses on the analysis of matrices and their applications in various fields, such as engineering, physics, and economics. It is suitable for advanced undergraduate or graduate students with a strong background in linear algebra.
Focuses on the applications of linear algebra in economics, covering topics such as matrix analysis, input-output models, and game theory. It is suitable for undergraduate or graduate students in economics.

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