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人工知能の基礎理論 ～人工知能(AI)基本知識と回帰問題、分類問題、ニューラルネットワークの基礎～
普段使用しているＡＩの基礎である機械学習、人工知能を数式を用いて学習します。
Created byIbuki Ikeda
Last updated 7/2025
Japanese
What you'll learn
- 人工知能の基礎的な理解を数式を用いて学びます。
- 第１回目では「人工知能とは何か」について人工知能の定義、歴史、AIの応用例について学びます。
- 第2,3回目では機械学習の基本と定義、基本的なモデルである線形回帰、ロジスティック回帰について学びます。
- 第4,5回ではニューラルネットワークについて数式を用いて初学者にもわかりやすく説明し、学習します。
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Course content
6 sections • 6 lectures • 1h 23m total length
Requirements
- 基本的な数学の知識（簡単な行列の計算、微分特に連鎖律程度）がわかる方なら問題ないと思います。わからなかった場合でも講義で出てきた数学についてその都度学習すれば問題ない程度の数学です。
Description
本講座の構成は
•第1回 人工知能とは何か
•第2回 機械学習の基礎理論
•第3回 線形回帰とロジスティック回帰
•第4回 ニューラルネットワークの基本1
•第5回 ニューラルネットワークの基本2
となっており人口知能の基礎的な理論からニューラルネットワークネットワークの基礎まで詳しく学習します。特にニューラルネットワークは初学者にもわかりやすく説明しており数式で人工知能の理論を学びたい方に最適の講座となっております。
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:
- 人工知能の理論を学びたい方
- 実務でAI技術を使用しており、理論についても理解してプログラムを書きたい方。（この講座ではプログラミングには触れていません）
- 大学生や社会人で人工知能の理論の知識を深めたい方。
- 今後機械学習の研究に取り組みたい方
- 今後kaggle（機械学習コンペ）に取り組みたい方（理論を知ることは重要）