内場 崇之

本授業は、AIでも頻出テーマである統計学に焦点をあてて学ぶ中級者向け授業です。 統計学はAIのみならず、データを分析する上でも必須となる領域です。 この機会にぜひ、統計的素養を学んでいきましょう。   ※ 統計学を学ぶ前段階として、高校数学の分野である『確率・統計』を学び直したいという方は、『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』をご受講ください。 ※ AIが数学とどのように結びついているのかを知りたい方は、『AI人材に必要な数学概論』をご受講ください。 【こんな人におすすめ】 ◯ データを正しく理解するために統計学を学び始めたい方   【授業のゴール】 ◯ 統計学の知識を活用しながら社内にあるデータを正しく理解 / 解釈することができる ◯ 統計学の知識によりデータに新たな示唆を生むことができる   【どんな授業なのか？】 第1回　統計学はどんなところに役立っているのか？ 　・売上のシミュレーション 　・ABテスト 　・効果検証 第2回　データを把握する大切さ 　・ヒストグラムを見てみよう 　・代表値で要約してみよう 　・散布図をみてみよう 　・相関係数を比較してみよう 第3回　確率分布の大切さ 　・確率分布とは何か？ 　・正規分布に親しむ 　・ポアソン分布で来客数をシミュレーションする 第4回　推定・検定に親しむ 　・推定・検定のモチベーション 　・推定の考え方 　・検定の考え方 第5回　多変量解析に触れる 　・回帰分析に親しみを持つ 　・他の多変量解析事例   ■ ご登壇いただく講師 内場 崇之 (うちば たかゆき) さん 「株式会社すうがくぶんか」という大人のための数学教室で統計学、機械学習、量子コンピュータに関わる数学を教えています。データ分析業、機械学習関連事業の技術顧問などを経て、株式会社すうがくぶんかの取締役社長に就任しました。修士（理学）、統計検定1級（人文科学優秀者）取得。

本コースは、数学のテーマ特化型授業として『線形代数』について学んでいきます。 線形代数で必ず扱う行列の計算方法や、AIのアルゴリズムでの活用シーン、データを行列として扱った場合の解釈方法について学んでいきましょう。   【コース全体で学べること】 ① 行列 (足し算・引き算や単位行列や対称行列など多様な形をした行列について) ② 行列の活用シーン (行列分解・残差平方和) ③ 固有値・固有ベクトルの意味   【授業のゴール】 線形代数 (行列) の計算方法とAIの計算過程でどのように役立っているのかを理解する 【受講対象者】 全般 【レベル感】 中級者向け 「微分」についての基本的な理解を深めたい方は、下記の授業を履修の上のご受講をお奨めしております。 ◯ 数学についての学び直しから始めたい方：AI人材に必要な高校数学 ◯ AIと数学の結びつきを知りたい方：AI人材に必要な数学概論   ■ ご登壇いただく講師 内場 崇之 (うちば たかゆき) さん 「株式会社すうがくぶんか」という大人のための数学教室で統計学、機械学習、量子コンピュータに関わる数学を教えています。データ分析業、機械学習関連事業の技術顧問などを経て、株式会社すうがくぶんかの取締役社長に就任しました。修士（理学）、統計検定1級（人文科学優秀者）取得。   ■ 株式会社すうがくぶんか