
当セクションで必要な資料は以下のとおりです。
poison.ipynb
obs_data_poison.csv
上記の資料は、添付資料/1_ポアソン分布にあるので、ご参照ください。
当セクションで必要な資料は以下のとおりです。
mulnormal.ipynb
obs_data_mulnormal.csv
上記の資料は、添付資料/3_2次元正規分布にあるので、ご参照ください。
ChatGPTやStable Diffusionなど、話題の生成AIの「中身」が気になりませんか?
当コースでは、生成AIの心臓部とも言える最尤推定のアルゴリズムを、一切の省略なく解説します。
単なる使い方講座ではなく、その裏側で動作する数理を理解することで、生成AIへの深い洞察が得られます。
◆本コースの特徴◆
Google Colabによるアニメーションや独自開発の可視化アプリで「見える化」
数式だけでは掴みにくい概念も、インタラクティブなGoogle Colabによるアニメーションや可視化アプリを使って直感的に理解できます。
パラメータを変更すると即座に結果が表示され、「なるほど!」という体験ができます。
徹底的な丁寧さ
「ここは分かりますよね?」という省略は一切なし。
基礎から応用まで、全ての過程を丁寧に説明します。
数学が苦手な方でも着実に理解を深められるよう、細かいステップで解説します。
実践的な理解
理論だけでなく、実際のAIモデルでどのように使われているのかまで解説。学んだ内容と実際のAI技術とのつながりが分かります。
◆こんな方にオススメ◆
・AIエンジニアとして一歩先を行きたい方
・生成AIの仕組みを本質から理解したい方
・AIの研究開発に携わりたい方
・数学的な裏付けを持ってAIを使いたい方
表面的な使い方だけでなく、その裏側で動く仕組みまで理解することで、AIツールをより効果的に活用できるようになります。
生成AI時代を生き抜くための本質的な知識を、ぜひ当コースで習得してください。