微分 7:38 接線の傾きを見ることによって、その時その瞬間の小さな変化をみること。例として勾配降下法 45:36 がある。線形代数 50:43 行列は数を縦横に並べたもの、ベクトルは行列の特殊な場合である。行列の掛け算は、m x k行列と k x n行列で定義され、結果はm x n行列になる。例としてニューラルネットワーク 1:26:47 での重み。統計 1:37:24 データから有用な情報を抜き出すこと。平均、ばらつきの度合いの分散、標準偏差、2種類のデータの関係をみる共分散 1:56:31 今回も楽しく勉強させていただきました。
![I.N "HALLUCINATION" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/n5B5q1Hwt_U/mqdefault.jpg)
視聴者&学生割引もあるので、ぜひ概要欄をご確認くださいm(_ _)m
ちなみに、ピンマイクの位置が下すぎてスーツと擦れてしまい、少しノイズがのってしまいました。カッコいいスーツなので許してください
とーだい土屋 わざわざここにコメするとかよほど読んでほしいんですね、分かります。
仮想仕事についてわかりやすく説明した動画とかできればお願いします！
@@ごーごー-j5e 仮想環境じゃなくて？
@とーだい土屋 高くないよ
プログラミングについての動画見て知ったけど40万円代なんて他に比べて全然安いし分割なら月1万ですよ1万円なんてバイトすれば払えるでしょうバイト無理なら別だけど
カッコいいスーツだから許せってどういうこと？www.
俺には許す権利も文句言う意味もないけどw
とりあえず、俺だけ聞こえてる心霊現象じゃ無かったみたいで安心しました。ありがとうございますw
タイムスケジュール
微分 7:38
線形代数 50:40
統計 1:37:22
上位表示されるよう、
グッドお願いします。
👌
機械学習エンジニアです
この動画は技術書の冒頭によくある基本的な内容について網羅的に解説されているので、これから学ぼうと考えている人に対する導入としてはとても良いものだと思いました。
ヨビノリさんもおっしゃっている通り、実際の現場では理論については必要に応じて学びつつ実装していくので、最初に手を動かしてみるのは良いことだと思います。
/
たくみさんって本当に頭の回転早いですよね
ボキャブラリーが豊富すぎます
新しい顔もらう時もくるくる回ってるし
物理的回転やめろ
面白い
好き笑笑
縦回転なら尚更笑える
Se Ya ア○パンマンで草
9:30
今後の動画で触れるであろう「入力層」「出力層」をイメージしやすいように、
このタイミングで入力、出力の概念を取り入れるあたり、視聴者への思いとセンスが伺えました。
数年前、機械学習に関する講義動画の要望をさせて頂いた者ですが、
きっとこの動画を視聴した方から、即戦力につながるメンバーが誕生すると信じております。
倍速で見れる、わからないところは見返せる、間違ってるところがテロップ出る、実際の使いどころを説明してくれる、この動画すごい気がする。
何気なくされた卓球のお話、とても大切なことだと思いました。
めっちゃ分かりやすい！
この授業で沢山の人が AI に興味を持ってくれたらいいなぁ
そうですね。自分もプログラマーなので、AIに興味持ってくださるといいですね
ロボット マジスカ？！言語何使ってますか？aiってことはやっぱり。。？
ベイマックスとても好きなんで主題歌歌って貰えて最高でした！
無料でこんな講義が見られるなんて天国だな。
初見です。
まさかアンパンマンがこんな為になることを教えて下さるとは思いませんでした。ありがとうございます。
8:40この教え方好きです
0:11 真似も4:00 部活の実体験も1:00:50 アクシデント解説も丁寧、本編もコラムトークもめっちゃ頭に入りました。
この人の動画の｢何となく知ってるけど具体的に説明できないくらいの理解度のことをわかりやすく勉強できる｣ってところが面白い。
そのうえでしっかり応用まで教えてくれるから楽しい
0:11ここで初見の9割がブラウザバックしました。
ちゃんD わろた
挫折必至
俺じゃんｗ
数学の内容にも入ってないのに9割離脱は草
企業案件への力の入り方凄すぎて草(褒めてる)
ちょうど見たいネタだった、ヨビノリ優秀すぎ
もちもち賞あげちゃう
1から教えるの上手過ぎです。逸話も面白い！
線形代数学んでるときに、人工知能にも使われてるからね～なんて教授言ってたけど、マジでさっぱりピーマンだったから、助かります。
挫折させませんのでの一言で惚れた
ヨビノリを聞いているけど、授業のうまさに敬服している。
よくわかる。少なくともそういった気になる。たくみ先生がいろんなことをよく知らなければこういった授業は不可能だ。
微分 7:35
1次関数
2次関数
微分 19:29
線形代数 50:40
なるほど。そういうことか。こんな授業だったら分かったのに。素晴らしい授業です。エピソードも。
今から機械学習やろうと思って数学全く分からなかったからほんとに助かります
教え方がお上手です。時々お間違いになるところも人間味があってよいですし、きちんと精査しているところも良い仕事っぷりでした。
皮肉草
7:39 微分
50:40 線形代数
1:37:21 統計
微分 7:38 接線の傾きを見ることによって、その時その瞬間の小さな変化をみること。例として勾配降下法 45:36 がある。線形代数 50:43 行列は数を縦横に並べたもの、ベクトルは行列の特殊な場合である。行列の掛け算は、m x k行列と k x n行列で定義され、結果はm x n行列になる。例としてニューラルネットワーク 1:26:47 での重み。統計 1:37:24 データから有用な情報を抜き出すこと。平均、ばらつきの度合いの分散、標準偏差、2種類のデータの関係をみる共分散 1:56:31
今回も楽しく勉強させていただきました。
1:49:02 不意打ちすぎてまじ笑った😂
こんな長編なのにどうして編集こんなに凝れるのヤスくん天才
めっちゃわかりやすいです。大学でこのレベルの授業があったらいいなと思います。ありがとうございました！
ありがとうございます！
ふぁぼゼロのボケに注目がいくけど、「ヨビノリを見た」で割引されんの凄い
すっげーやさしい所から教えてくれるね
初めて見た
並の中学生でもわかる
字幕の補足がめちゃくちゃ丁寧で見やすかったです凄い
よく二時間も喋り続けられるな〜すごい
7:25 繋げ方うますぎて感動した笑
ここまで流れが完璧な提供は初めて見た。
簡単な事を難解にするのが数学と思っていたが 此処では 逆で 優しくする講座ですね
休日の息抜きでも見ることができる動画も作ってくれる、そんなヨビノリチームに感謝したい！
ヨビノリさん、完璧過ぎるよ
Thanks!
10年も触れてないとこんなに忘れてるもんなんやな。
今の学生はこれを無料で見られるだなんて幸せや。
コメント欄見て勝手にみんなも頑張ってるんだって
思ったら独学もいける気がしてきた！
60代のジジイですが中学高校時代を通じて貴方のように関数の意味から教えられた記憶は全く無い。ただ機械的にパターン学習をさせたていた感じ。貴方の教え方はすばらしい。
こう言うこれがわかるとこれができるみたいな授業好き
G 検定学習に理解を深める最適な講義です。感謝。
応用(何に使うのか)のも含めて教えてくれるので滅茶苦茶分かり易い。数学苦手層が引っかかるのはそこだよな。それ何か意味あんすか？というのにキチンと答えてくれる。
実はAIと勇気だけが友達で……
まめきち なぜ伸びない
悲しいなぁ
うますぎる
なぜ伸びないのか
じわじわ来てる
AIの勉強から線形代数に行き着き、ヨビノリさんに到達し、チャンネル登録しました。線形代数入門シリーズは履修しました。AIは今後も学習者が増えるはずなのでこれからも期待しています
まさか劇場版にトイレに閉じ込められた話の続編がついてくるとは、、、同時上映は嬉しいサービスですね!
すげえ、大っ嫌いだったベクトルや行列がすごくわかりやすくて、頭にスッと入ってくる…
AI作ろうと思ってたので助かりました
ちょうど〇〇なので助かりました構文に見せかけたガチなやつ()
俺もガチで勉強するから、助かる
俺もAI食べようとしてたからまーじで
助かった
自分もちょうどAIの曲聴きたかったから助かりました
AIを作る時代は終わったよ…
すんごい分かりやすかった
1:49:03 ここの編集好き
2:04:40
たくみさんが、アハ体験くらいちょっとずつ左に動いてて、笑ったw
→10秒飛ばしするとよく分かるw
止まってると思ってたw
惹きつける魅力 いつの間にか真剣に見てしまう。
たくみ先生の動画授業、本当に感謝です。機械学習、深層学習含めて今後もAIと数学を絡めた講習を宜しくお願い致します。
自分の息子や娘達にも、数学の重要さや楽しさを少しずつ伝えていけたらと思います😀
これは面白い。勉強になりました！
AI作る気は無いけど普通に数学の授業がひと塊になってるからめちゃありがたい
僕は中学生ですが、ちょうど今AIの勉強をしていたのですごく助かりました。ありがとうございます！
めちゃくちゃ頭良いのにちょっと面白いとこ大好きです
自分は高専2年生で最近行列を習ったんですが、三角関数とか対数関数くらいまでは実用性がはっきりしてて楽しくやれてたのに、行列は何に使うのか分からなくて、掛け算も複雑だしずっとモヤモヤしてました。
でもニューラルネットワークの話でとてもスッキリしました！めちゃくちゃ面白かったです！ありがとうございます！
僕も高専生です。行列は計算を楽にしてくれる、最もムダのない表記法だと思ってます。ニューラルネットワークだけでなく、専門科目を主に行列をもちいる時は無限にありますね
自分は30年ぐらい前に高校で習ったけど、全く同じ感想でした。計算方法は覚えればいいけど、だから何？何に使うの？って納得いかずに嫌いになりました。
当時はまだAIが一般的ではなかったとはいえ、こんな風に何らかの具体例を出して教えてほしかったな。
長年のモヤモヤを解消してくれてありがとうございました！
俺も数検準1級取った時は方法丸暗記して計算してたな
初めてこんなに行列の掛け算が綺麗だと思った
高専生の仲間がいてよかった。
今まで見たすべての動画の中で一番参考になりましたノート取ります。
このようなものをまたいつか出してください。
1:49:04
このパターンあるあるすぎて辛い人多いと思う
そんな時は大きい方から小さい方引いてマイナス記号付けよう
（一応証明）
a＜bのとき
a－b＝－（b－a）
同じ意味だが、b－a＞0で、これは見慣れたやつなので計算しやすくなる
そもそもそうやって習ったけど他にどんな計算方法がある？
(ヨビノリさんはどんな計算をしている？)
関数ってほんとは函数なんだよね。
だからまさしく「箱」。
夜中にスマホに触れたみたいで朝まで動画再生してました。微分睡眠学習出来ました。有難うございました。
やっと線形代数やる意味がわかりました。早く聞いときたかった。。。線形代数便利だった。
分かりやすく動画つくってくださりありがとうございます。
大学生の時心理学専攻で統計をやったのですが，式は覚えてましたが，その時のわかり度とたくみさんの説明を聞いた時のわかり度全然ちがいますね！すんなりよくわかりました。天気の話は，円周率と友達の数の負の相関といった例があるととても分かりやすく，印象に残りました。これからも教養のために見たいと思います！あと，本も買いますね！
＿人人人人人人人人人人＿
＞ 無料で2時間講義 ＜
￣Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y￣
たった2時間で微分と線形代数と統計の三つも話が聞けてお得な気分でした。劇場版でも変わらず人を惹きつける話し方も、とても勉強になります。
劇場版って事はこれ映画化するの？
頑張って最後まで行きました。とても分かりやすくよ～く理解できました。有り難うございました。
数学って楽しいですよね～
何時間でもし続けれる
少なくともあなたが私の敵だということはわかりました
@@古畑任三郎-i4z ？
@@Nanairolive いや嫌いなのは分かったけど敵って表現はなんだろうて思って。
ベテベテ
私の仲間ですね！
@@気分によって面積が変わる-b9j ネタだと思います(多分)
劇場版の収録&編集お疲れ様でした！！
めっちゃわかりやすかったし授業内容も実話ネタも編集も面白くて最後まで楽しさを感じたまま学べました♪
飽きさせない工夫もホントすごい！
いつもありがとうございます♪
劇場版って事はこれ映画化するの？
@@ハムタロー-k1d ヒント: アンパンマン
とにかく分かりやすい。特にニューラルネットワークの話は、驚愕。めちゃくちゃ理解が深まりました。
大変、説明が上手だと思います。素晴らしい！ 何事（数学）も、物の用（＝何の為の物）があり、そこから話してくださるので、理解しやすいと思います。何に使うと便利なのか、何をするための物なのかを解らずして勉強していくのは辛いはずだ。
箱（函）の中に数を入れる…高校の時、数学の先生が「中国語では『函数』という」と教わった。これがfunctionの音訳だと。中国語は意訳と音訳が同時にできる素晴らしい言語なんだと当時思った。
よくわかる。40年前にこの動画を見たかった。今でも数学は好き。
私は草刈りする爺さんですが 矢印のベクトルを 仕事に反映していましたが
wiw=ziz÷(yiy×xix) 作業効率の算出に活用できるでしょう
何これ！タダでここまでやっているの？素晴らしい。伸びて欲しいな。
これから大学で学びたいと思ってたので嬉しいです🥺
36:10 の微分の説明のとこだけど教科書にf=function，d＝diffrerential（微分）のdと併記すべきなんだよね、数学もプログラミングも全部英語由来なのに何故そのアルファベットや単語が使われているのか意味を併記したものは少ない。必然的に英語話者が有利になる。
中学生で見てる人いっぱいいると思います。たくみさんありがとうございます。
このシリーズだいすきです
めちゃくちゃ興味のある内容だ！
このシリーズありがたい！
高専の線形代数の授業、こういう風にやって欲しかった
ああベクトルとニューラル何とかとnumpyが繋がった。凄い先生だ
分散の説明めちゃめちゃわかりやすかったです。
10分しか余裕ないので後で見ますが、見るの楽しみです
あなたのコメントを見て動画の長さを知りました😊
あなたのおかげで倍速にしようと決めました。
等倍速で見始めたら止まらなくなってもうすぐ深夜4時...
最後まで頑張って見た５７才のおばさんです。続編、見たいなあ!(^^)!
7:26
かっこ良すぎる
たくみ先生 いつも素晴らしいご講義、ありがとうございます。受講された皆さんも、よく
フォローされており、感激でした。数理を使うと実際の現象がこんなにうまく理解できること
がお分かりになれたと思います。コロナに負けないで、皆様のご活躍を楽しみしております。
ご活躍を期待しています！ 臼井支朗
0:11 初っ端から、ファボ0でした。
最高です。
ホワイトボードに書いてるだけのとき早送り？されてるのめっちゃ見やすいです！
低音好き
7:41 葉一感
12:00 で具体例出してんの凄い！初めて見る記号とか言葉とかはどんなに簡単であっても難しく見えるのを分かってる(誰)
wowzazz😳 行列の掛け算、キレーで楽しい❤︎
たくみ様、neural networkと兼ねて楽しく教えて下さり、本当にありがとうございました😊
いつも、ヨビノリさんの動画を観て、inspired &幸せな気分にさせて頂いてます。Many and Big Thanks! -A
最高でした
1:49:07
難しい数式を説明しているときほど簡単な計算を間違えやすいですよね
積分定数書き忘れたり・・・
ベクトルといえば矢印だったのでこの動画でのベクトルの位置づけは新鮮でした
AI学習に取りかかる予定の社会人です！
凄く分かりやすかったです！
この動画でニューラルネットワークと行列の関係がわかりました。ありがとうございます。
友達に愛と勇気いそう
友達は愛と勇気だけですね笑
AIと有機だよ()
素晴らしい動画ですね。
わかりやしー
AIにも興味が湧いたし、数学のモチベーションにも繋がりました！ありがとうございます！
復習で見たけど、二乗誤差平均とか勾配降下法などを学ぶ前に見ておけばすごく役立つなと思った