【現役データサイエンティストが教える】AI・機械学習を学ぶための線形代数〜エクセルとPythonで実践

本コースでは、今流行りのAIや機械学習を学ぶために必要な線形代数の授業をします。

機械学習などの専門書を読んでいると、ベクトルや行列の知識なく読み進めるのはかなり厳しいかと思います。

なので、このコースでベクトルや行列の知識をざっくりとでも良いので身につけて、機械学習系のスキルアップを目指していきましょう！

本コースで学ぶ内容は以下のようになっています。

• ベクトルの基本

• ベクトルの内積と外積

• 行列の基本

• 逆行列

• 行列式

• ベクトルの一次独立

• シュミットの直交化

• 線型写像

• 固有値・固有ベクトル

• 行列の対角化

• 特異値・特異値分解

• 連立一次方程式の解法

• エクセルによる行列計算

• Pythonによるベクトル・行列計算

コースの序盤は高校数学で学ぶ範囲のベクトルと行列になりますが、中盤からは大学で学ぶ範囲の内容になります。

なので、高校でベクトルや行列などを学んだことがない・覚えてないという方でも受講できると思いますし、高校で学んだけど大学では線形代数をやってないという方は中盤（特にベクトルの一次独立あたり）から始めてもらうと良いでしょう。

固有値・固有ベクトルあたりまで理解されているという方には向かないと思いますので、ご了承ください。

コースの最後に、エクセルとPythonでベクトル・行列計算を実際に行います。

授業を聞くだけと実際に計算をしてみるのでは理解に差が出ると思いますので、ぜひエクセルもしくはPythonで計算してみてくださいね！

では、線形代数を始めましょう！