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kaggle銀メダリストが教える：AI学習に必要な基礎数学
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kaggle銀メダリストが教える：AI学習に必要な基礎数学
多次元ベクトル、行列、固有値、固有ベクトル、正規分布、エントロピー、ベイズ確率、微分、偏微分といったデータサイエンスで求められる基礎的な数学知識が学べます。
Created byIbuki Ikeda
Last updated 7/2025
Japanese
What you'll learn
- データサイエンスで求められる基礎的な数学知識が身につきます。
- 第１回から３回では、ベクトルから行列について学び線形代数の基礎を学べます。
- 第４回と５回ではAI学習に必須の統計(正規分布、確率、エントロピーなど）について学びます。
- 第６回では１変数の微分、２変数の偏微分について学びます。
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Course content
7 sections • 7 lectures • 1h 49m total length
Requirements
- 高校２年生までの簡単な微分、ベクトル程度がわかれば問題ありません。初学者向けにわかりやすく説明しております。
Description
本講座の構成は
•第1回：ベクトルの基礎
•第2回：行列の演算の全体像
•第3回：固有値、固有ベクトル、SVD（特異値分解）
•第4回：統計の基礎１
•第5回：統計の基礎２
•第6回：人工知能に必要な微分、偏微分
となっておりデータサイエンスに必要な数学知識を幅広く身に付けることができます。初学者向けを前提としているのでわかりやすい説明となっています。
スマホ視聴の場合環境によってはノイズが多少乗ってしまいますのでPC推奨とさせていただきます。
Who this course is for:
- データサイエンスを学ぶ上で必須の数学知識を身に付けたい方
- 高校数学の発展として情報系で学ぶ基礎数学を学びたい方（高２までの微積、ベクトル程度がわかれば前提知識は問題ない）
- 行列、AIで使う統計の基礎、偏微分を学びたい方