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X-WR-CALDESC:機械学習・ディープラーニングのための数学
 入門（DAY2 微分）
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SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための数学入門
 （DAY2 微分）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65362
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座名\n\n機
 械学習、ディープラーニングのための数学入門全3回シ
 リーズ\nDAY2　機械学習における微分入門\n\n講座内容概
 要\n\n機械学習、ディープラーニングを本当の意味で学
 ぶためには、数学の知識が欠かせません。そのことを
 理解し、学生時代の参考書を引っ張り出して、独学で
 学び始める方もいるかもしれませんが、闇雲に取り組
 み始めるには数学の海は広すぎます。\n\nただご心配い
 りません、実は、機械学習・ディープラーニングのモ
 デルの原理を理解し、中級レベルの教科書や文献を読
 みこなせるようになるための知識は限定的で、適切な
 ガイドがあれば、効率的に学習することが可能です。\
 n\n本講座シリーズでは、それぞれの数学の分野が、「
 機械学習において、どこの何に使えるのか？」を意識
 できるように構成しており、短時間で必要な数学要素
 を学べるカリキュラムとなっています。また、それぞ
 れの講座は独立性をもたせているので、つまみ食いい
 ただいても理解可能です。\n\n数学が苦手な方、高校時
 代の知識で止まっている方も、受講することで、機械
 学習を理解するための土台を整え、数学への苦手意識
 を払拭していただけます。\n\nこの講座でみにつくスキ
 ル\n\n受講することで\n・学生時代に数学を挫折した方
 でも、中学から大学初年度までの微分が理解できるよ
 うになります\n・機械学習における主な学習の仕組み
 である関数近似は微分がベースになっていることが理
 解できます\n\nDAY1-DAY3を受講することで\n・機械学習に
 おいてベースとなっている数学が網羅的に理解できま
 す！\n\n※  過去に行いました同名の勉強会に参加いた
 だいた方は、過去の参加費用を割り引いてご参加いた
 だけますので、事前に\nお申し付けください。\nただし
 、割引は3回講座のうち2回以上受講される方のみ適用
 となります。\n\n連絡先：info@skillupai.com\n\n開催日程\n\n\
 n\n\n  \n  開催日時\n  勉強会名\n  \n\n\n\n\n  DAY1\n  1/13(土) 
  13:00-16:00\n  機械学習における線形代数入門\n  \n\n\n  DAY
 2\n  1/20(土) 13:00-16:00\n  機械学習における微分入門\n  　
 ← 今回この回になります　\n\n\n  DAY3\n  1/27(土) 13:00-16:0
 0\n  機械学習における確率入門\n  \n\n\n\n\n※一日だけ受
 講いただいても理解できる内容となっています\n\n※休
 憩を5分程度挟む予定です\n\n会場\n\n渋谷、代々木、新
 宿周辺（決まり次第記載いたします）\n\nカリキュラム
 \n\n・機械学習における微分の必要性\n・微分の意味\n
 ・勾配降下法に出てくる微分\n・重要な関数とその微
 分\n・微分と極小値\n・多変数関数と偏微分\n・積分\n
 ・機械学習への応用演習\n\n※それぞれ、例題、演習を
 交え進める予定です\n※講座内容は変更となる場合が
 あります\n\n受講対象者\n\n中学・高校数学からやり直
 し、機械学習の理解に繋げたい方\n\n当日のお持物\n\n
 筆記用具\n\n当日までの事前学習\n\n特になし\n\n定員\n\n
 15名　先着順\n\n備考\n\n・勉強会内容の撮影もしくは録
 音することは、ご遠慮ください。\n・個人ブログへの
 記述については、良識の範囲内でお願いいたします。\
 n\n領収書発行について\n\n領収書は事前にinfo@skillupai.com
 までセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡くだ
 さい。\n但し書きは「セミナー代」となります。ご指
 定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い
 致します。\n\n運営団体\n\nhttps://www.skillupai.com/\n
LOCATION:スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 
 スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル　BF1
URL:https://techplay.jp/event/653629?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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