『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。