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AI人材に必要な高校数学:データ分析・関数・微分・ベクトル・確率

データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値)

第1回:2022年3月15日公開

20min

データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値)

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コース概要

機械学習やディープラーニング。AIのアルゴリズムを知るためには数学の知識は欠かせません。
とはいうものの、扱う数式が難しく、AIの学習がなかなか前に進まない要因になっています。

本授業では、本格的にAIのアルゴリズムを学習するために必要な数学の素地として、5つの高校数学テーマを扱います。

 

データ分析 / 関数 / 微分 / ベクトル / 確率

 

本授業を通じて、AIのアルゴリズムを本格的に学習する前に必要となる "数学素地" を身につけましょう。

 

【こんな人におすすめ】
※ 本授業は高校数学を学び直す、数学の初心者向け授業です。
◯ AIについて勉強してみたいけど、難しい数式が多いイメージでなかなか学習に踏み込めない方
◯ 高校数学から数学の学び直しをしたい方

 

【授業のゴール】
AIやデータ分析に出てくる数式内容や専門用語の中で、高校数学 (一部中学数学) レベルのものに関して理解している

 

【どんな授業なのか?】

単元ごとに完結したコースとなっております。お好きなコースからご受講いただけますと幸いです。

データ分析
 ◯ データを扱う際に出てくる代表的な数値の導出と使い方を学習します (平均値・中央値・最頻値・分散・共分散・相関係数など)。

  第1話 データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値)
  第2話 データ分析後編 相関係数を導出する

 

微分
 ◯ 色々な関数の概形 (カタチ) を知る上で微分は重要です。この単元では、微分の考え方や多項式の微分を学習し、グラフをえがくことを目指します。

  第3話 微分前編 微分の定義を理解する
  第4話 微分後編 グラフの概形 (カタチ) を知る

 

関数
 ◯ プログラミングのアルゴリズムには数学の関数が数多く使われています。この単元では、様々な関数を図示しながら、関数とはどのようなものなかについて学習します。

  第5話 関数前編 関数の概要と関数の種類を知る
  第6話 関数後編  AIと関連の深い応用的な関数を学ぶ

 

ベクトル
 ◯ 変数の多い方程式を瞬時に解く学問に「線形代数」と呼ばれる学問があります。線形代数を学ぶための入り口としてベクトルについて学習しましょう。また、線形代数の入り口であるベクトルと行列の関係についても学習します。

  第7話 ベクトル前編 ベクトルの基本的な性質を知る
  第8話 ベクトル後編 ベクトルと行列の関係性を知る

 

確率
 ◯ ベイズ統計や正規分布など統計学を学ぶ入り口である、確率 (場合の数を含む) を学習します  (順列・組み合わせ・余事象・条件つき確率・確率分布など)。

  第9話 確率① 順列と組み合わせの違いを知る
  第10話 確率② 確率とは何か?
  第11話 確率③ 確率分布を理解する

 

■ ご登壇いただく講師

横山 明日希 (よこやま あすき) 先生
算数・数学講師、フリーランスマーケター

算数・数学ワークショップ団体代表、塾講師、フリーランスマーケター 大学生時代から「数学の楽しさを伝える」ために「数学のお兄さん」として活動をはじめ、数学×お笑い、数学×恋愛、数学×俳句など、今までにない数学と何かを組み合わせるという切り口で活動中。早稲田大学大学院数学応用数理専攻修士課程修了。 大手進学塾から株式会社サイバーエージェント、株式会社ビズリーチのマネージャーを経て独立し、現在は主にベンチャー企業数社のマーケティング業務支援を行う傍ら、並行して数学・算数ワークショップを提供するmath channelの代表、日本お笑い数学協会副会長、また小中高生向け探究型学習塾の算数・数学講師としても活動。 2017年11月 国立研究開発法人科学技術振興機構主催「サイエンスアゴラ」にてサイエンスアゴラ賞受賞。 著書に、『笑う数学』(KADOKAWA)、『愛×数学×短歌』(河出書房新社)、『理数センスが育つ・算数王パズル』(小学館)等。

こんな人にオススメ

AIリテラシーを高めたいビジネスパーソン

担当の先生

参加したい受講生 : 215

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月額980円で、4,600本以上の授業が見放題

授業リスト

データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値)

2022年3月15日公開

20min.

本授業のテーマは『データ分析』。

データを読むときに解釈を手助けしてくれる方法として以下の値の導出方法について考えていきます。

・平均値
・中央値
・最頻値

「データ分析は学校教育でどのように位置づけられているのか?」や、「各値の意味合い」について学び直し、データ分析の第一歩を踏み出しましょう。
(上記内容の導出方法が分かる方は、第2話の『データ分析後編 相関係数の導出』をご視聴ください。)

データ分析後編 相関係数を導出する

2022年3月15日公開

25min.

本授業のテーマは前回に引き続き『データ分析』。

複数のデータの関係を明らかにする際に役に立つ「相関係数」。
本授業では相関係数を導出する過程を知ることで相関係数が何を意味しているのかについて学びます。
相関係数を学ぶにあたり以下の値についても学んでいきます。

・分散
・共分散
・標準偏差 (偏差)

相関係数の導出方法を学ぶことで、社内にあるデータの関係性を明らかにしましょう。

微分前編 微分の定義を理解する

2022年3月15日公開

20min.

本授業のテーマは『微分』。

全2回で説明する微分の前半では微分の定義について学びます。

微分とはそもそも何か?どんな場面で使うのか?について学びながら、微分 (導関数ともいう) の定義とは何かについて考えていきましょう。

 

微分後編 グラフの概形 (カタチ) を知る

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは前回に引き続き、『微分』。

前回は微分の定義について理解しましたが、今回はその微分を用いてグラフに概形 (カタチ) を調べてみます。

社内にある様々なデータにはその傾向を説明するのに最適なモデル (関数) が存在します。
そんな関数の概形 (カタチ) を知るためには微分を欠かせない概念であるため、本授業を通じてしっかり概念を身につけましょう。

関数前編 関数の概要と関数の種類を知る

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは『関数』。

「関数」は1次関数や2次関数といった数学で用いられる他に、プログラミングを勉強する際も出てくる言葉です。

今回は数学やプログラミング学習で出てくる「関数」とは何か?や、数学で登場する様々な関数の紹介、そしてプログラミングで使われる関数と数学の関数の違いについて考えていきましょう。

関数後編  AIと関連の深い応用的な関数を学ぶ

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは前回に引き続き『関数』。

前回は、関数とは何か?について学びながら、様々な関数に触れました。
本授業では、より「AI」をテーマに特化させた応用的な関数 "シグモイド関数" を簡単に紹介します。

シグモイド関数を知る前準備として、「ネイピア数 e」についてその性質について学んでいきましょう。

ベクトル前編 ベクトルの基本的な性質を知る

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは『ベクトル』。

ベクトルに対して苦手意識を持つ方も多いかもしれませんが、関数と同様に社内のデータを分析する際や、プログラミングの学習をする上で切っても切り離せないのがこのベクトル。

本授業では、ベクトルとは何か?を改めて考えながら、基本的な性質について理解していきましょう。

【本授業で扱う内容】
・ベクトルの足し算
・ベクトルの掛け算 (内積)
・ベクトル演算の図形的な意味
 

 

 

ベクトル後編 ベクトルと行列の関係性を知る

2022年3月15日公開

10min.

本授業のテーマは前回に引き続き『ベクトル』。

前回の授業では、ベクトルの基本的な性質について学びました。
本授業では、データ分析をする上でベクトルがどのように活用されるのかや、そのために重要な行列という考え方、またベクトルと行列の掛け算の仕方について学んでいきます。

AIを活用したデータ分析を行う上で、パソコンがどのような計算処理を行っているのか、その裏側について理解を深めていきましょう。

確率① 順列と組み合わせの違いを知る

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは『確率』。

確率という言葉を聞くと、降水確率や宝くじが当たる確率など日常のいたるところで使われていることがわかります。そこで全3回を通じて、改めて「確率とは何か?」について学んでいきましょう。

最初の1回である本授業では、確率を考える上で重要となる「順列」と「組み合わせ」について学びます。本授業を通じて、順列と組み合わせがどの場面でどちらに相当するのかを区別できるようにしましょう。

確率② 確率とは何か?

2022年3月15日公開

20min.

本授業のテーマは前回に引き続き『確率』。

前回では順列と組み合わせについて学びました。本授業ではメインとなる「確率とは何か?」について学びます。また、確率を考える上で重要な「余事象」という概念や、統計学を学習する上で重要となる「条件つき確率」について学びます。

今後統計学を学習する上で名前が出てくる「ベイズの定理」について、高校数学までで学習する確率との接点についても学びます。

本授業を通じて、確率の概念を理解し今後の統計学の学習の第1歩を踏み出しましょう。

確率③ 確率分布を理解する

2022年3月15日公開

15min.

本授業のテーマは前回に引き続き『確率』。

全3回にわたる確率授業の最後では、確率分布について学びます。

様々な確率の状態をグラフで表すとその形状 (分布) に形状が見られます。本授業では、身近なコイントスの事例をもとにコインを投げる回数とその確率分布について学んでいきます。また、代表的な確率分布である正規分布とは何かについても学び、今後の統計学を学ぶ上での学習ハードルを払拭しましょう。

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