AI講習2025リポジトリ

AI講習2025はooToRo29が担当します。2026年以降も開催されることを期待してのネーミングです()。
このリポジトリはプロラボの活動内で自由に使ってもらって構いません。(スライド含め)

講習の目的

AI周辺の数理を1年生の数学から始めて、理解してもらうことでAIの実装に耐性をつけてもらうことを目的とします。
これを受け終わった人がゼロつく①を自分で読んで学習して理解できるくらいになって欲しいなぁという思いです。

講習計画

計画を以下に示します。変更の可能性はあります。

• (1) Gitの環境構築
• (2) AIの技術の全体像の概説
• (3) 手書き判定をするAIの実装をgit cloneで自分の環境に落とす。
• (4) 線形代数part1(ベクトル)/Numpy
• (5) 微積分学part1(総和・極限・微分)
• (6) 線形代数part2(ベクトルの活用/ベクトルの幾何的演算・大きさ・内積・AIでの活用)
• (7) 微積分学part2(微分の活用/微分の復習・連鎖律・極値)
• (8) 線形代数part3(行列)
• (9) 微積分学part3(偏微分・勾配法)
• (10) ラスボス(行列と偏微分・計算グラフ) ←激やば
• (11) ニューラルネットワークの数理(推論から学習まで)
• (12) Pytorchを触ってみる。
  ↑ここまで出来れば満足。
  番外コマ
• (13) 微積分学part4(積分)
• (14) 確率統計part1(離散確率/定義・性質・期待値・確率分布)
• (15) 確率統計part2(連続確率/定義・性質・期待値・確率分布)
• (16) 自然言語処理・強化学習・生成AIの概要 ※数式は出すけど感覚的に

講習の流れ

まず、最初にgitのコマンドを使ってこのリポジトリの変更を自身の環境に反映してもらいます。

そしてスライドの説明を受けてもらいます。その時、皆さんには以下のことをしてもらいます。

• (1) スライドの説明を聞く/スライドを自身で見て理解する。
• (2) 用意したノートを使って、数学的操作をして式の導出・計算をする。
• (3) 用意したPCを使って、コードの確認・実装をする。
• (4) 質問をする。(口頭でもDiscordのチャットでも可)

宿題は以下のもので共通とします。(個別に出すつもりはありません。)

• (1) 分からないところを質問すること。
• (2) 講習受講者内(欠席者含む)で教えあうこと。

⚠注意⚠

AIの数式が理解できたからと言って、AIの実装ができるわけではありません。
しかし、AIの実装のためにはAIの数式の理解が必要だと考えています。
時が満ちたと自身が感じたらPytorchやTensorflow等にすぐさま移り、ご自身の考える最強のAIを実装してください。

講習内で線形代数・微積分(・確率統計)の内容を扱いますが、 あくまでもAIをやるための最低限の数学でしかないということを忘れずに。授業で同様の内容が出てきた時には丁寧に学習し、付け焼刃以上の数学を手に入れてください。