高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書

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『高校数学の知識から、人工知能・機械学習・データ解析へつなげる、必要最低限の教科書』です。必要な項目については順次追記していきます。

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

スライドのタイトル

  • どうして人工知能について学ぶ必要があるのか?
  • どうやって人工知能について学ぶのか?
  • 内容
  • 連立方程式 (二元一次方程式)
  • 二元一次方程式を別の形で表現する
  • 行列
  • 行列の表し方
  • 転置行列
  • ベクトル
  • 座標系でのベクトル
  • ベクトルの表し方
  • 行列とベクトル
  • 正方行列
  • 単位行列
  • 逆行列
  • 逆行列と連立方程式 1/2
  • 逆行列と連立方程式 2/2
  • 逆行列の計算
  • 逆行列の応用先
  • 逆行列を計算できない場合
  • 行列の階数 (ランク)
  • 行列式
  • 線形変換
  • 線形変換 意味合い
  • 固有値問題      固有値・固有ベクトル
  • 固有値・固有ベクトルの計算
  • 固有値・固有ベクトルの応用先
  • 偏微分
  • 全微分
  • Lagrangeの未定乗数法
  • Lagrangeの未定乗数法の雑な証明
  • 勾配ベクトル、法線ベクトル 1/2
  • 勾配ベクトル、法線ベクトル 2/2
  • Lagrangeの未定乗数法の応用先
  • 確率
  • 同時確率・条件付き確率
  • X:喫煙・Y:パチンコ 人口
  • X:喫煙・Y:パチンコ ベン図
  • X:喫煙・Y:パチンコ 同時確率
  • X:喫煙・Y:パチンコ 条件付き確率
  • 確率の加法定理
  • X:喫煙・Y:パチンコ 確率の加法定理
  • 確率の乗法定理
  • X:喫煙・Y:パチンコ 確率の乗法定理
  • ベイズの定理
  • ベイズの定理 メリット
  • X:喫煙・Y:パチンコ ベイズの定理
  • 確率・ベイズの定理の応用先

追加次第、更新していきます。

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