ひもとくAI

3つの柱を、一貫した流れで

• 数学

  中学数学の知識から、関数・ベクトル・微分の直感まで、必要な分だけ段階的に学びます。

• Python

  変数や関数の基礎から、NumPy・pandas・scikit-learnまで、手を動かしながら身につけます。

• AI・機械学習

  数式とコードのつながりを理解しながら、実際に動く機械学習モデルを自分の手で作ります。

1つのレッスンの進み方

専門用語は、日常の言葉で説明してから使います。

1. 1何を学ぶ?
2. 2なぜ必要?
3. 3どこで使われる?
4. 4直感で言うと
5. 5数式で書くと
6. 6Pythonで書くと
7. 7機械学習のどこで使う?
8. 8よくある誤解
9. 9演習
10. 10振り返り

1. 第1章導入4レッスン
2. 第2章Python基礎5レッスン
3. 第3章データを扱う基礎5レッスン
4. 第4章数学×コードで回帰モデルを作る7レッスン
5. 第5章分類モデルを作り、正しく評価する6レッスン
6. 第6章ニューラルネットワークの仕組み6レッスン
7. 第7章画像を見分けるニューラルネットワーク(CNN)7レッスン
8. 第8章モデルを強くする:過学習を防ぎ、学習を安定させる7レッスン
9. 第9章AIを正しく使う:評価の落とし穴・データリーク・再現性・公平性・説明性6レッスン
10. 第10章確率・統計・情報理論:AIの「罰」の正体6レッスン
11. 第11章いろいろな機械学習:k近傍法・SVM・アンサンブル・次元圧縮・クラスタリング7レッスン
12. 第12章系列データ:RNN・LSTM・Attention・Transformer7レッスン
13. 第13章総仕上げ:自分のデータでAIを作る7レッスン