[Math & Coding分科会]線形代数入門#01〜大人になって必要になった人のために〜

2017/09/23(土)18:30 〜 21:00 開催

ブックマーク

機械学習, 人工知能, 数学

イベント内容

Math & Codingは数学とプログラミングの知識を向上したい方が集い学び合う場です。機械学習やデータ分析予測業務の仕事のニーズが高まるにつれ数学とプログラミングの両方を習得していくことはとても重要です。どちらも習得に時間はかかりますが、学べば品質の高い仕事につながると考えます。

趣旨

「線形代数学（新装版）川久保勝夫」を使って、硬派に線形代数学を全8回に渡り、講義します。

今回の連続シリーズについて

DeepLearningで使われるTensorFlowは、名前の由来がテンソルから来ています。テンソルとは多次元データ配列で、テンソル演算の基礎が「線形代数」と言われています。機械学習、統計学、時系列解析では、線形代数のアドバンスドな演算を元に理論が構築されています。統計学を本格的にすすめるにあたって、微積や線形代数を使いこなせるかが試金石ともいえるでしょう。

線形代数には学ぶべき大切な柱が3つあります。

行列、行列式の演算ができるようになる。
線形写像、ベクトル空間の概念を使いこなす。
固有値問題とそれから導かれる行列の対角化を知る。

1と3は数理的な計算、そして2は大学数学の抽象概念の入り口です。

「線形代数学（新装版）川久保勝夫」はamazonなどで評価が高い線形代数の入門書です。評価が高いだけあって、上記の1〜3をしっかり網羅しています。

ですが、入門書の宿命として、基礎を全般に扱うがため、この本は全体的に熱が伝わりにくい平らな印象を受けます。本格的な数学書を学習する際、慣れない方々にとっては、独特の展開方法に戸惑うのではないでしょうか。このことが大学数学の学習の大きな壁となり、自習するには大変な負担になっているのかもしれません。

今回の勉強会では、数回に渡り、「線形代数学（新装版）川久保勝夫」を通して、線形代数を学びます。その中で、数学書の読み進め方、数学の論理展開にも慣れていただければと考えています。

対象者

線形代数を学び分析業務等に活かしていきたい方。

さらに、業務だけでなく、工学や理学などにも役立てていただければと思います。折に触れて、他分野への脱線も予定しています。

前提

高校数学程度の知識は前提としますが、導入部分でできるだけフォローします。

下記書籍を元に学習をすすめていきますので持参されることが前提です。

線形代数学（新装版）川久保勝夫,日本評論社

※ 01回目のオリエンテーションにて学習院大学理学部物理学科田崎先生著「数学：物理を学び楽しむために」を使用します。予定では"第1章はじめに"、"第2章論理、集合、数、関数"を使います。必要に応じて、ご用意ください。スクリーンで映写する予定です。

予定(回数や日時は変更になる場合があります!)

今後の予定等は下記参照ください。

https://docs.google.com/spreadsheets/d/19bMteImde8U0K6Zm9b3AcOzPHEBUC8vO78TEfoGa2A0/edit#gid=0

講師　略歴

hrokm

K大学大学院博士前期課程理論物理学専攻満期退学
北陸先端科学技術大学院大学(Jaist) 情報科学研究科博士前期課程人工知能・分散処理専攻満期退学

大学時代は理論物理学と数学、ヴァイオリンに明け暮れる。理論物理学修士課程で素粒子理論、数理モデル、宇宙論、量子コンピュータなどを修学。一年間休学し、文学理論、理論経済学、金融工学を修める。 Jaistにて人工知能や分散処理などの基礎理論を修学する。外資系大手ソーシャルメディア、大手ソーシャルゲーム、大手アドテクなどを経て、現在はフリーランス。