AI機械学習原理を理解するための数式読み方入門

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プログラム

本セミナー2日目は、前半までの数式記号に限定した範囲で、AI機械学習の基礎中の基礎の項目であるニューラルネット計算原理を解説します。本セミナー後半の到達点としては、ニューラルネット計算誤差関数の最小化アルゴリズム計算の理解です。そのため、AIのなかでもニューラルネットに絞り込みんで確実に内部計算を追えるようにします。そのほかへの展開は、これまで数式が障壁だったのを本セミナーで乗り越えた受講者が自ら開拓されていくものと考えます。

  1. データへの数式あてはめ
    1. データと回帰式
      • データの傾向
      • 数式あてはめ
    2. 最小2乗法
      • 偏微分
      • 合成関数の適用
  2. ニューラルネットのしくみ
    1. NNのしくみ (ディープラーニングとは)
    2. 簡単な数式モデル (勉強用の数式設定)
    3. 順伝搬 (出力計算の流れ)
  3. AI機械学習のしくみ
    1. 損失関数 (学習誤差全体の数式)
    2. 勾配急降下法 (最小二乗法の次の手)
  4. 誤差逆伝搬計算のしくみ
    1. 誤差逆伝搬の考え (ディープラーニングの場合)
    2. 重み調整の数式 (合成偏微分の適用を理解)
    3. 学習最適化手法
  5. 事例:GPTの数式を見てみよう
    1. 自然言語のベクトル埋込み
    2. Transformerニューラルネット
    3. 実は数式計算しているだけ

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