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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/aipython/
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【现役数据科学家教授】学习AI、机器学习必需的线性代数——通过Excel和Python实战 本课程旨在教授学习当前热门的AI和机器学习所需的线性代数知识。阅读机器学习等专业书籍时，缺乏向量和矩阵知识将寸步难行。因此，本课程将帮助大家快速掌握向量和矩阵知识，以实现机器学习技能的提升！ **课程内容包括：** * 向量基础 * 向量内积与外积 * 矩阵基础 * 逆矩阵 * 行列式 * 向量的线性无关 * 施密特正交化 * 线性映射 * 特征值与特征向量 * 矩阵的对角化 * 奇异值与奇异值分解 * 线性方程组的解法 * Excel实现矩阵计算 * Python实现向量与矩阵计算 课程前半部分涵盖高中数学中的向量和矩阵，后半部分将深入到大学数学的范围。因此，即使您从未学习过或已忘记高中阶段的向量和矩阵知识，也能够跟上学习进度。如果您在高中学习过但大学期间未接触线性代数，可以直接从课程中段（特别是向量线性无关部分）开始学习。 **请注意：** 如果您已经理解到特征值与特征向量的程度，则本课程可能不适合您。 课程最后，我们将通过Excel 和 Python 实际进行向量和矩阵的计算，以加深理解。通过实际操作练习，您的理解将远超仅听讲。请务必尝试使用Excel或Python进行计算！ 现在，让我们开始学习线性代数吧！
本コースでは、今流行りのAIや機械学習を学ぶために必要な線形代数の授業をします。機械学習などの専門書を読んでいると、ベクトルや行列の知識なく読み進めるのはかなり厳しいかと思います。なので、このコースでベクトルや行列の知識をざっくりとでも良いので身につけて、機械学習系のスキルアップを目指していきましょう！本コースで学ぶ内容は以下のようになっています。ベクトルの基本ベクトルの内積と外積行列の基本逆行列行列式ベクトルの一次独立シュミットの直交化線型写像固有値・固有ベクトル行列の対角化特異値・特異値分解連立一次方程式の解法エクセルによる行列計算Pythonによるベクトル・行列計算コースの序盤は高校数学で学ぶ範囲のベクトルと行列になりますが、中盤からは大学で学ぶ範囲の内容になります。なので、高校でベクトルや行列などを学んだことがない・覚えてないという方でも受講できると思いますし、高校で学んだけど大学では線形代数をやってないという方は中盤（特にベクトルの一次独立あたり）から始めてもらうと良いでしょう。固有値・固有ベクトルあたりまで理解されているという方には向かないと思いますので、ご了承ください。コースの最後に、エクセルとPythonでベクトル・行列計算を実際に行います。授業を聞くだけと実際に計算をしてみるのでは理解に差が出ると思いますので、ぜひエクセルもしくはPythonで計算してみてくださいね！では、線形代数を始めましょう！
