
事象Aと事象Bの共通部分として定義される事象が積事象であることが分かります。
Aが起こった時のBの起こる確率が、「Bの条件付き確率である」という公式の成り立ちが理解できます。
Bが起こった時のAの起こる確率が、「Aの条件付き確率である」という公式の成り立ちが理解できます。
具体例として、トランプの問題で条件付き確率の従属と独立の関係が理解できます。
具体例として、トランプの問題を用いて確率の乗法定理の成り立ちについて理解できます。
AとBが互いに独立の場合について、乗法定理の公式の成り立ちについて理解できます。
事象AとBが独立であるとき、AとBの余事象もまた独立であることが習得できます。
例題を通じて乗法定理と条件付き確率の利用を理解できます。
AIが未来を予測したり、データから最適な判断を下すとき、その背後で欠かせないのが「確率」です。
たとえばスパムメールの判定、医療診断、株価予測、レコメンド機能…。私たちの日常を支えるAIは、常に「確率」をもとに動いています。そのため、AIを本質的に理解するには、この「確率」を避けて通ることはできません。
しかし、多くの方が「確率=難しい」「公式を暗記するもの」という苦手意識を持っています。そこで本講座では、確率の基礎を“文系でもわかるように”丁寧に解説。特に、AIや機械学習で中心的な役割を果たす 「確率の乗法定理」 や 「条件付き確率」 を重点的に学びます。
このコースでは次のようなステップで理解を深めます。
基礎からスタート:「確率とは何か?」を事例で解説。
確率の計算方法:乗法定理をシンプルに整理。
条件付き確率:AIの判断ロジックの核心を具体例で学ぶ。
講師は、国立大学を首席で卒業した教育のプロフェッショナル。これまで行列・積分・微分を学んできた流れを踏まえ、AI数学シリーズ第4弾として「確率」を徹底的にわかりやすく解説します。
このコースで得られること
数学が苦手でも確率の基礎が理解できる
「条件付き確率」を通じてAIの判断プロセスが見えるようになる
機械学習・深層学習に進むための土台ができる
日常の意思決定にも役立つ「確率思考」を身につけられる
こんな方におすすめ
数学に苦手意識がある文系・中高年の方
AIや機械学習を学びたいが、数学がハードルになっている方
データ分析やPythonを学ぶ前に、数学の基礎を固めたい方
リスキリング・キャリア再構築を目指す40代~60代の方
AIの仕組みを“ブラックボックスのまま”にしておきたくない方
AI数学シリーズ④「確率編」で、AI時代に不可欠な「確率思考」を一緒に身につけていきましょう!