『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。

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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
• ベクトルの大きさ
• ベクトルの表し方
• 行列とベクトル
• 正方行列
• 単位行列
• 行列・ベクトルの足し算・引き算
• 行列同士の掛け算
• 行列同士の掛け算のイメージ 1/3
• 行列同士の掛け算のイメージ 2/3
• 行列同士の掛け算のイメージ 3/3
• 行列同士の掛け算の注意点
• 行列とベクトルとの掛け算
• ベクトル同士の掛け算
• 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。