数学・統計学講座［オンライン］
- 講座レベル1
- DXリテラシー標準(DSS-L)
講座情報
【講座の狙い/目的】
機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学べる
【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】
－
【学習項目/学習の流れ】
●数学基礎－関数、距離、数列
ー数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。
●線形代数－行列概要、ベクトル、行列基礎、固有値、特異値
ー機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。
●微分・積分－極限、微分・偏微分、積分
ー機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。
●確率統計－集合、確率、確率分布、統計、ベイズ則
ーデータを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。
機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学べる
【開催の制約条件（最低催行人数や人数上限）】
－
【学習項目/学習の流れ】
●数学基礎－関数、距離、数列
ー数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。
●線形代数－行列概要、ベクトル、行列基礎、固有値、特異値
ー機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。
●微分・積分－極限、微分・偏微分、積分
ー機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。
●確率統計－集合、確率、確率分布、統計、ベイズ則
ーデータを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 6時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学を学びたい方
学習できるデジタルスキル・知識
数学・統計学の基礎知識
必要となる前提知識
高校卒業程度の数学知識があること。
