Udemy受講：「 みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】」（１）
こんばんは！小村だよ！
所属している会社で今月頭よりUdemyを契約してくださりました！！！
活用するっきゃねぇ！！！！！
ということで、Udemy受講記録になります。
よろしくね！
Udemy受講講義
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みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習 【2021年最新版】講義資料：
GitHub - yukinaga/minnano_ai: YouTubeのライブ講義「【Live!人工知能 】みんなのAI講座」、およびUdemyコース「みんなのAI講座」で使用する教材です。
講義概要
講義時間：約8時間（倍速再生や講習にかかる時間で前後）
GoogleColaboratoryを使用するため、環境構築不要
機械学習の全体的な概要のみで、DeepLarningは扱わない
講義メモ
セクション1: 人工知能の概要と開発環境
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セクション2: Pythonの基礎
そこそこ飛ばしました
唯一、
__call__についてだけ初見でした。便利そう。使っていきたい
セクション3: 必要な数学の学習
ネイピア数
機械学習でよくつかうということだけど今はピンとこない
e = 2.7182...微積分した時のグラフが同じ図になるらしい？
ネイピア数の求め方は、以下の式でnを無限に大きくすることで求まる
(1 + (1 / n) ** n)
シグモイド関数
$$y = \frac{1}{1+e^{-x}}$$
y = 1 / 1 - e^-x
- ある値を1～-1の間の値にする性質がある
セクション4: ニューラルネットワーク
人の神経細胞を模したネットワーク
（人口）ニューラルネットワークの構成要素
- ニューロン
- 入力層
- 中間層
- 出力層
１つのニューロンには入力が複数あり、重みを与え、バイアスを加え、活性化関数を通し出力する
- いみわからん！
ニューラルネットワークは、値に応じて分類分けするための仕組み？？？
出力層の活性化関数によって得られる結果が変わる
- シグモイト関数を使うときは２つの分類にわけたいとき
なんとなくわかったようで理解度20%くらいと思う。
おわりに
きょうはここまで！
めっちゃつかれたーーー！！！
知らない式を理解しようとするとめちゃくちゃ脳疲弊する！！！！
ニューラルネットワークが全然理解できた気がしない！！！
なので次回ニューラルネットワークから復習していきます！
ではでは、ちゃお～～～！
