データ科学と機械学習の数理AIの「ブラックボックス」を、数式でこじ開ける。

東北大学大関真之講義デジタルアーカイブ

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講義動画リスト（YouTube）

基礎から深淵へ

KL情報量、最尤法、スパースモデリング、カーネル法、そして現代の生成AIの数学的基礎となる「最適輸送」と「シュレーディンガーブリッジ」までを網羅。

物理学との美しい交差点

目的関数を「位置エネルギー」、勾配を「力」と見なす。物理学の視点を取り入れたダイナミックなアプローチで、複雑な数理を直感的に理解します。

生成AIと数理物理の融合

統計力学から量子力学の超対称性へ。確率的なサンプリングやスコアマッチングの背後に潜む、自然界の美しい物理法則との双対性を解き明かします。

本講義のねらいと構成

本講義は、単にライブラリの使い方を学ぶものではありません。データの背後に潜む「真の分布」をいかにして数式で捉えるか、という情報理論と統計学の核心から出発します。

最小二乗法からスパースモデリングを経て、双対性や非負値行列分解、グラフィカルモデルといった高度な推論手法を習得。さらに最適輸送理論やシュレーディンガーブリッジ、そして生成モデルの数理を通じて、現代AIの最前線を物理学の視点から理解することを目指します。

講義シラバス

※ 本講義ノートは、大関真之自身の手書きノートをもとに、Geminiを利用してテキスト化・再構成されたものです。