Pythonで学ぶ、データ解析・機械学習を理解するための線形代数入門

セミナー趣旨

受講対象・レベル

・Pythonを用いたデータ解析や機械学習を業務・研究・学習に活用したいが、理論の理解に不安を感じている方
・線形代数をデータ解析・機械学習の基礎として学び直したい社会人・学生
・数式やアルゴリズムの意味を理解した上で、機械学習モデルの挙動や結果を理解・解釈したい社会人・学生
・データ解析や機械学習に関心を持ち、基礎理論から体系的に学びたい技術者・研究者

習得できる知識

・機械学習において線形代数がなぜ重要なのかを本質から理解できる。
・線形代数の数式の意味を理解し、Pythonで計算・実装できる力が身につく。
・回帰・分類・次元削減といった代表的手法の「中身」と考え方が理解できる。

セミナープログラム

第１部：導入
　１．データ解析・機械学習における線形代数の役割
　２．Pythonの線形代数計算ライブラリ（NumPy等）
　３．データをベクトル・行列として扱うという考え方
 
第２部：線形代数の基礎
　４．スカラー・ベクトル・行列の基礎
　５．ベクトルの表現と幾何学的な意味
　６．ベクトルの加法とスカラー倍
　７．内積の定義と計算
　８．内積が表す角度と関係性
　９．ノルムと距離の考え方
　１０．コサイン類似度
　１１．行列の転置
　１２．行列積
　１３．行列式
　１４．逆行列
 
第３部：線形変換と固有値
　１５．線形変換と行列による表現
　１６．座標変換としての線形変換の理解
　１７．固有値と固有ベクトルの定義
　１８．固有値・固有ベクトルの性質

第４部：回帰モデルと線形代数
　１９．単回帰モデルの数式表現
　２０．重回帰モデルと行列表現
　２１．多項式回帰モデルと行列表現
 
第５部：分類・次元削減への応用
　２２．ロジスティック回帰のモデル構造
　２３．ロジスティック回帰と分類問題の考え方
　２４．ソフトマックス回帰と多クラス分類
　２５．主成分分析（PCA）の基本原理
　２６．PCAと固有値・固有ベクトルの関係

　□ 質疑応答 □

セミナー講師

佐賀大学　教育研究院　自然科学域理工学系　教授　博士(数理学)　皆本 晃弥　氏

【専門】応用数学
近年は数理・データサイエンス・AI教育に力を注ぎ、数学およびコンピュータ分野を中心に20冊以上の著書を出版している。AIやデータサイエンス分野において「使い方」やツール操作に偏りがちな現状の中で、アルゴリズムや数式の原理から丁寧に解説することを重視した教育・執筆スタイルを特徴としている。
一方で、高校生や社会人向けには入門的な内容から分かりやすく説明する講義も行っており、理解レベルや目的に応じた柔軟な教育を実践している。

セミナー受講料

49,500円

2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額24,750円)
3名で74,250円 (3名ともE-Mail案内登録必須​) ※4名以上の場合も1名あたり24,750円で受講できます。

1名申込みの場合： 受講料 39,600円(E-Mail案内登録価格 37,840円)
　定価：本体36,000円＋税3,600円
　E-Mail案内登録価格：本体34,400円＋税3,440円
　　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
　　※申込の際、備考欄に【テレワーク応援キャンペーン希望】と記載のうえお申込みください。
　　※他の割引は併用できません。

主催者

開催場所

備考

特典
■ライブ受講に加えて、見逃し配信でも１週間視聴できます■
【見逃し配信の視聴期間】2026年4月1日(水)～4月7日(火)まで
※このセミナーは見逃し配信付きです。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。
※ライブ配信を欠席し見逃し視聴のみの受講も可能です。
※動画は未編集のものになります。
※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定する予定です。

配布資料
PDFテキスト(印刷可・編集不可)
　※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信
ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）