(6/29)【オンデマンド配信】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

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

～数式とアルゴリズムの関係性を理解し、実務でより活かすために～

日　時	【オンデマンド配信】 2026年6月29日（月） 23:59まで申込み受付中
受講料(税込)	49,500円定価：本体45,000円＋税4,500円【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の49,500円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。　　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料定価：39,600円定価：本体36,000円＋税3,600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。
ポイント還元	誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
配布資料	PDFテキスト(印刷可・編集不可)：マイページよりダウンロード講師メールアドレスの掲載：有　※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。　※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。
会　場	【オンデマンド配信】オンライン配信
オンライン配信	オンデマンド配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
備　考	※セミナーの録音・撮影、複製は固くお断りいたします。 ※講師の所属などは、収録当時のものをご案内しております。本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。

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(6/29)【オンデマンド配信】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

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39,600円 (税込) ～ 49,500円 (税込)

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テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信1名受講限定】	39,600円 (税込)	在庫あり
2名同時申込みで1名分無料	49,500円 (税込)	在庫あり
ライブ配信で参加	49,500円 (税込)	在庫あり
アーカイブ受講で参加	49,500円 (税込)	在庫あり

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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。
【ホームページ】
https://www.ma.is.saga-u.ac.jp/minamoto/

セミナー趣旨

近年、Pythonを用いたデータ解析や機械学習の活用は多くの分野で一般的になりつつあります。
一方で、ライブラリを用いて計算やモデル構築はできても、その背後にある数式やアルゴリズムの意味を十分に理解できていないという声も多く聞かれます。
本セミナーでは、機械学習やデータ解析を正しく理解・活用するために不可欠な「線形代数」を中心とした数学的基礎を、Pythonによる実装を交えながら体系的に解説します。Pythonの使い方を主目的とする講座ではなく、数式とアルゴリズムの関係性を理解することで、モデルの中身を読み解き、結果を解釈できる力を養うことを目的としています。

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 □

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