みんなのための AI: 数学が理解するディープラーニングへの第一歩

AIを「使う」だけにとどまらず、「理解」する授業

ChatGPT、レコメンデーションシステム、さらには自動運転。AI はすでに私たちの日常生活に深く組み込まれています。

しかし、多くの人がAIの使い方を知っているのに なぜそれがそのように機能するのか漠然と感じています。

このクラスでは、AIを正しく理解するために必要なコアコンセプトを最初から段階的に結び付けて説明します。

海外のコースは英語では負担が大きく、国内のAI入門コースはコーディング演習のみに焦点を当てていることが多いです。一方、このクラスは 関数、指数/対数、微積分、確率などの数学の基礎から ベクトルと行列、人工ニューラルネットワーク、バックプロパゲーション、ソフトマックスAIのコア原則を1つのフローで理解できるように設計されています。

数式を覚えたり、コードに従って書いたりするだけのコースではありません。

関数が AI の入力と出力を定義する方法
差別化が学習の方向性を決定する方法
バックプロパゲーションがエラーを転送してモデルをトレーニングする方法

数式、直感的な写真、さまざまな例を通してわかりやすく説明されています。

AIコンテストやAI学習プラットフォームでの実機開発で得た経験 すべての人のための AI運営中に何千人もの学習者によって検証されたカリキュラムに基づいて、この分野で最も難しい概念のみを慎重に選択しました。

結局のところ、優れた AI モデルは強固な基盤から始まります。

コーディングの経験は必要ありません。

ずっと前に数学を学んだことがあっても大丈夫。

AIをちゃんと理解したいという気持ちがあれば、みんなが最後までついていけるように一緒に取り組んでいきます。

こんな人におすすめです

ChatGPTとジェネレーティブAIを使っているが、AIの原理を正しく理解したい方
コーディングに焦点を当てたAIコースを受講したことがあるが、数学的な概念が欠けていると感じている方
機械学習やディープラーニングを体系的に学びたい大学生、求職者、会社員
AI関連の職種（開発、データ、企画）への転職準備をしている方
学生にAIを教えるための強固な基盤を構築したい教師と講師
英語の授業に負担がかかり、韓国語の基礎からAIを学びたい方

このクラスで学ぶこと

1。人工知能のための数学の言語

関数、指数、対数、微積分、確率分布、三角関数が実際の AI でどのように使用されているかを理解してください。

2。ディープラーニングの構造を理解する

ベクトルや行列から線形層、活性化関数、人工ニューロン、隠れ層、ディープニューラルネットワークまで、1つのフローで学習できます。

3。AI がどのように学習するかを理解する

スロープ、スロープディセント、チェーンロー、バックプロパゲーション、ソフトマックスを通じて、AI学習のプロセス自体を理解しています。

4。実践につながる思考力を養う

モデルのパフォーマンスが思ったほど良くないときは、原因を分析して改善の方向を自分で考える基礎ができています。

基本的な数学的原理を通して基本的なディープラーニングの世界を理解する

基本的な数学的原理を通して基本的なディープラーニングの世界を理解する