基礎数学講座がシリーズ講座に進化します！オンラインでも参加可能！

基礎数学講座がシリーズ講座に進化します！オンラインでも参加可能！

これまで、毎月基礎数学講座を展開してきましたが、11月から新しい試みとして、基礎数学をシリーズ講座として2講座に集約し、展開することにいたしました。
 

講座体について

以下のように変更になります。
【旧】
・微分　5時間
・線形代数　5時間
・確率/統計　10時間
 
【新】
・微分/線形代数　15時間
・確率/統計　15時間
 
 
進化の理由としては、2つあります。
  1. 理解の定着を確実にする
  2. 分野を跨いだ機械学習直結の内容的を盛り込む
 

1. 理解の定着を確実にする

 
1回5時間の講座でも十分な到達レベルであるとは考えていますが、大事なのは、受講後どの程度復習して、後続の応用数学講座や機械学習講座に臨めるかとうことです。
 
これまでの受講者の声から、「5時間の講座の時はすごい理解してたと思ったんですけど。。」といった声もあり、十分な前提知識レベルを維持した状態でより高度な講座に臨んでいただくべく、シリーズ（全６回）の講座としました。
 
さらに、Slackでのチャット質問対応、講義動画の共有、宿題なども追加し、確実にスキルを身につけていただく構成としました。
 
 

2. 分野を跨いだ機械学習直結の内容的を盛り込む

 
例えば、これまで微分と線形代数の講座が別れていたため、ベクトルの微分などについてはそれほど触れらていませんでした。
 
しかし、機械学習においては、これらの知識を動員する必要があるため、基礎数学講座を受講してもなお機械学習に取り組みにはハードルがありました。
 
シリーズ化することで、より機械学習を意識した体系とし、スムーズに応用数学講座・機械学習講座に繋げられるよう工夫をいたしました。
 
 
 
シリーズ講座は11/17（土）から年末まで東京（水道橋）のスケジュールで開講します。また、オンラインでも受講可能です。講義動画も毎回撮影いたしますので、全日程に参加することが難しいという方でも、キャッチアップ可能です。
 
 
スケジュールとカリキュラムは下記となります。　詳細、お申し込みはこちら
 

微分・線形代数

スケジュール

  • DAY1    11/17（土）10:00-13:00
  • DAY2    11/24（土）10:00-13:00
  • DAY3    12/01（土）10:00-13:00
  • DAY4    12/08（土）10:00-13:00
  • DAY5    12/15（土）10:00-13:00
  • DAY6    12/22（土）10:00-13:00
 

カリキュラム

Day1【様々な関数の微分】

  1. 関数・合成関数・極限
  2. 平均変化量・微分の定義
  3. 様々な関数の微分（多項式・三角・指数・対数）
  4. 積と商の微分

Day2【微分の応用・偏微分】

  1. 極値・高階微分
  2. 導関数と増減表
  3. 関数の概形
  4. 偏微分

Day3【線形代数の基礎・２次形式】

  1. ベクトル・ノルム・内積・行列・行列式・逆行列・転置・和積
  2. ２次形式

Day4【固有値・特異値・疑似逆行列】

  1. 固有値・固有ベクトル・対角化・特異値

Day5【ベクトル・行列の微分】

  1. 微分の復習
  2. スカラー・ベクトル・行列周りの微分

Day6【機械学習における微分・線形代数】

  1. 最小二乗法・勾配降下法・復習
 
 

確率・統計

スケジュール

  • DAY1    11/18（日）10:00-13:00
  • DAY2    11/25（日）10:00-13:00
  • DAY3    12/02（日）10:00-13:00
  • DAY4    12/09（日）10:00-13:00
  • DAY5    12/16（日）10:00-13:00
  • DAY6    12/23（日）10:00-13:00
 

カリキュラム

Day1【数学的準備・資料の活用】

  1. 階乗・順列・組み合わせ
  2. シグマ計算
  3. 平均・中央値・最頻値・レンジ・分散・標準偏差・共分散・相関係数・正規化
  4. 量的/質的データ
  5. 変数の尺度
  6. 度数分布表・ヒストグラム・散布図・箱ひげ図

Day2【確率】

  1. 試行・事象・標本空間・確率の定義・相対度数
  2. 和・積・排反・余事象・加法定理
  3. 周辺確率・条件付確率
  4. 乗法の公式・ベイズの定理（事前確率・事後確率・ベイズ更新）
  5. 条件付確率の連鎖測
  6. 独立・条件付き独立

Day3【離散型確率分布】

  1. 離散型確率分布とは？
  2. 離散一様分布・ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布

Day4【連続型確率分布】

  1. 連続型確率分布とは？
  2. 連続一様分布・正規分布・標準正規分布
  3. 標準正規確率表・指数分布
  4. 指数分布とポアソン分布の関係

Day5【統計学の諸定理】

  1. 極限
  2. 中心極限定理
  3. 二項分布の正規近似
  4. 二項分布のポアソン近似

Day6【確率過程】

  1. 確率過程の定義
  2. ランダムウォーク
  3. ポアソン過程
 
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更新日：2021.07.29
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