講義内容
前提知識
高校卒業程度の数学知識があること。
備考
ー
テーマ | 内容 | 目標 |
---|---|---|
数学基礎 | 関数 距離 数列 | 数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。 |
線形代数 | 行列概要 ベクトル 行列基礎 固有値・特異値 | 機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。 |
微分・積分 | 極限 微分・偏微分 積分 | 機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。 |
確率統計 | 集合 確率 確率分布 統計 ベイズ則 | データを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。 |
高校卒業程度の数学知識があること。
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テーマ | 内容 | 目標 |
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数学基礎 | 関数 距離 数列 | 数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。 |
線形代数 | 行列概要 ベクトル 行列基礎 固有値・特異値 | 機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。 |
微分・積分 | 極限 微分・偏微分 積分 | 機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。 |
確率統計 | 集合 確率 確率分布 統計 ベイズ則 | データを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。 |