OIF Theory Club
OIF理論部
AIの表面をなぞるだけでなく、数学・統計・アルゴリズムの根幹から 理解し、理論的な土台を築く部門です。
Overview
扱うもの
数学基礎（線形代数・確率統計）、機械学習理論、論文、LLMの内部構造
やること
教材・論文の読解、ゼミ形式の発表・議論、数学学習
目指す状態
AIを「なんとなく使う」から「仕組みを説明できる」へ
使うだけでなく、
仕組みから理解する部門
OIF理論部は、AIや機械学習を「ツールとして使う」だけで終わらせず、 その背後にある数学・アルゴリズム・理論的な仕組みを深く理解することを目指す部門です。
線形代数、確率統計、最適化理論から始まり、機械学習モデルの動作原理、 最新の論文まで。理論を通じてAIの本質に迫ります。
「なぜそう動くのか」を説明できる力が、応用力と批判的思考の土台になります。
What we do
理論部でやること
数学の基礎から最新研究まで、理論的な理解を積み重ねていきます。
理論を深く理解する
機械学習や深層学習の仕組みを、ブラックボックスとして使うだけでなく、数学・統計の観点から根本的に理解することを目指します。
論文を読む
最新のAI研究論文を読み解き、研究の動向や手法の背景を把握します。論文読解を通じて、現場で起きていることの本質を追います。
ゼミ形式で学ぶ
個人学習にとどまらず、発表・議論・フィードバックを繰り返すゼミスタイルで学びます。人に説明することで理解が深まります。
Themes
こんなテーマを扱います
線形代数・確率統計・微積分などの数学基礎
機械学習・深層学習のアルゴリズム理解
最新AI論文の読解と輪読会
Transformer・LLMの内部構造の理解
Workflow
進め方のイメージ
01
Learn
数学・理論の基礎を体系的に学ぶ
02
Read
論文や教材を読んで理解を深める
03
Present
発表・議論でアウトプットする
04
Connect
理論と実践のつながりを見つける