データ分析シリーズ① AI数学 ~文系でも理解できる!高校から始めるデータ分析、AIのための数学~

データ分析、機械学習に関わる数学に絞り、効率的に学習できるようカリキュラムを構成しました。文系でも理解できるよう丁寧な説明をしています。認定スクールによる高品質な数学コースです。

  • 講師:杉平涼
  • 教材提供:トレノケート株式会社
  • 最終更新:2022/05/30
  • 言語:日本語
データ分析シリーズ① AI数学 ~文系でも理解できる!高校から始めるデータ分析、AIのための数学~

¥1,780

コース概要

  • 学習時間の目安:5時間
  • 総単元数:58件
  • 受講期間:購入当日 ~ 購入90日後
  • 修了証明書発行
  • PC、モバイルにて視聴可
                        

コースの詳細>

対象者

  • 高校数学からデータ分析、機械学習に関わる数学を学習したい方
  • データ分析試験の対策を効率的にたてたい方
  • 機械学習の原理を数学的に理解したい方

このコースで身につくスキル

  • 微分が理解できる
  • 合成関数の微分が理解できる
  • 機械学習の原理である勾配法が理解できる
  • ベクトルと行列を理解し、その使いどころが分かる
  • シグモイド関数、ソフトマックス関数の概要を理解できる

コース概要

  • 学習時間の目安:5時間
  • 総単元数:58件
  • 受講期間:購入当日 ~ 購入90日後
  • 修了証明書発行
  • PC、モバイルにて視聴可
これからますます大事になるデータ分析、AIといった分野で、基礎的な数学力は欠かせません。本コースは一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会認定スクールであるトレノケートによるPython 3 エンジニアデータ分析試験対策コースです。初心者でもつまずかずに学習できるよう数学に特化して構成しました。

今後の数学力の素養として、またデータ分析の土台として数学的な理解をあきらめていた方もぜひとも学習してみてください。

ご用意いただく環境

  • Google Colabを利用します
  • データ分析シリーズ① AI数学
    • 0章 はじめに
      • 自己紹介、今回勉強する範囲について
      • 回帰問題とは?
      • 数学を勉強する上でのヒント
      • 0章まとめ
    • 1章 微分の基本
    • 2章 1次元線形回帰モデル(勾配法)
    • 3章 1次元線形回帰モデル(解析解)
    • 4章 ベクトルの基本
    • 5章 2次元線形回帰モデル(解析解)
    • 6章 行列の基本
    • 7章 D次元線形回帰モデル(解析解)
    • 8章 指数・対数関数の基本
    • 最終チェックテスト
データ分析シリーズ① AI数学 ~文系でも理解できる!高校から始めるデータ分析、AIのための数学~
学習時間の目安:5時間

¥1,780