Python＋機械学習に必要な
数学講座
なぜ今数学を
学ぶ必要があるのか？
AI・機械学習にはなぜ数学が必要なのかは、下記のような３つの理由があるからです。
1. 便利なライブラリが複数でてきたために、機械学習のアルゴリズム（原理）を理解している人が少なく、数学の理解があればアルゴリズムの理解が進む。
それだけでなく、人へ説明する際にも、よりわかりやすく説明できるようになり、付加価値を高められる。
それだけでなく、人へ説明する際にも、よりわかりやすく説明できるようになり、付加価値を高められる。
2. AI・機械学習分野は半年も経つと古いと言われるほど流れが早く、論文を読めることが望ましいが、英語の専門用語は解読が難しい。
その点数学の理解があれば、数式が共通言語となり、何をやっているかイメージがわきやすい。
その点数学の理解があれば、数式が共通言語となり、何をやっているかイメージがわきやすい。
3. 機械学習で作成したモデルも精度を継続的にあげる必要があるが、精度をあげるパラメーターも数式に基づいているので、どうパラメーターを調整していけばよいのかよりクリアになる。
以上の３つの理由から、AIを実践していくには数学の理解が必要とされています。
こんな方におすすめ
未経験だが機械学習を学びたいのでそのスタート地点に立ちたい方
AI・機械学習を学ぶための基礎力を身に着けるために、Pythonの基礎文法から機械学習を学ぶ上で必要になってくる数学知識を効率的に学ぶことが可能です。
AI・機械学習エンジニアとしてキャリアアップしたい方
本講座で土台を作った後に、機械学習講座を受講することで、引く手あまたの機械学習エンジニアやデータサイエンティストにチャレンジすることが可能となります。
※転職成功実績あり
機械学習や深層学習を勉強中に挫折された方
当講座は機械学習を学ぶ上での入門という位置づけで展開しております。経験豊富な講師がPythonや数学がどのように機械学習で使われているのか、という視点で講義を行いますので、最短距離で基礎力をみにつけることができます。
Python＋機械学習に必要な
数学講座のカリキュラム
- Python
- Pythonの基礎
- 基本操作numpy
- データの操作pandas
- グラフの操作matplotlib
- データの前処理、加工、可視化
- 機械学習に必要な数学
- 微分・積分
- 線形代数
- 線形代数～確率統計
- 確率統計～情報理論
- 数学応用まとめ
- 数学追加・代表的な確率分布
勉強を活性化・促進させる
3つの取り組み
1. 実務家が作成・監修した独自カリキュラム
カリキュラムは、機械学習・Deep Learningを実務で活用している専門家が作成し、理論の体系的な理解だけでなく、実務で使うときにどのような使われ方をするかに徹底的にこだわったオリジナルカリキュラムです。
2. 演習・体験重視の講座
知識だけでなく、実技の演習として実際に手を動かして、アルゴリズムの構築評価や、予測モデル構築およびモデルの評価もおこないます。また、講座終了までに、機械学習を使った開発もします。
3. 様々な案件に携わった講師によるわかりやすい講義
講師は全員実務家でAI・機械学習プロジェクト経験しています。
経験のある講師だからこそ、難しく見える数学も点でなく、現場でどういう風に使われているかの全体と流れを交えて説明し、理解がしやすいよう工夫しています。
また数式だけでなく、できるだけイメージが残りやすいよう、グラフや図のアウトプットイメージもあわせて伝えるようにしています。
講座概要
| 対象者 |
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|---|---|
| 受講形式 | オンライン(講師への質問付き) |
| 閲覧期限 | 受講開始日(講座アカウント発行日)より90日間 |
| 料金 |
講座購入後、コミュニティへ参加すると限定特典が付いてきます。ぜひご参加ください。
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| 申込期限 |
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| 決済方法 |
※弊社サービス(動画受講含む)へアクセス、また利用する際に必要となる料金はお客様でのご負担になります。 |
| 法人名義について | お支払いは事前支払いとなります。
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| マンツーマンについて |
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|---|---|
| 対象者 |
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| 日程 |
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| 受講方法 | オンライン |
| 料金 | Pythonのみ： 数学のみ： 講座購入後、コミュニティへ参加すると限定特典が付いてきます。ぜひご参加ください。
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| 申込期日 |
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| 決済方法 |
※弊社サービス(動画受講含む)へアクセス、また利用する際に必要となる料金はお客様でのご負担になります。 |
| 法人名義について |
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