BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【E資格DL出題内容対応】（微分）機械学習・ ディープラーニングのための応用数学入門 X-WR-CALNAME:【E資格DL出題内容対応】（微分）機械学習・ ディープラーニングのための応用数学入門 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:670882@techplay.jp SUMMARY:【E資格DL出題内容対応】（微分）機械学習・ディ ープラーニングのための応用数学入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180429T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180429T190000 DTSTAMP:20260412T065443Z CREATED:20180426T165021Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67088 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n現在 、ほとんどの機械学習・ディープラーニングの書籍や 学習コンテンツは、数式やアルゴリズムを用いた説明 をしており、数学から遠ざかってしまった方が読み進 めるのが難しく、難解な分野だという雰囲気を醸して います。\n\n正直、ありもののライブラリやAPIを使えば 、機械学習・ディープラーニングでそれなりのものは 作れる世の中になりつつあります。しかし、だからこ そ今後求めらるのは本当にAIを理解している人である はずですから、 ML/DLで扱うアルゴリズムの理解に不可 欠な数学や統計などの知識は重要と言えます。\n\n本講 座は、上記思想のもと、一人だと非効率かつ目的を見 失いがちなMLに必要な数学について、ML/DLにおける数学 の観点からカリキュラムを作成し、数学について全く 自信のない方でも、ML/DL界隈で基礎とされる数式・ア ルゴリズムが独学できるスキルの習得を目指します。\ n\n今回は、微分を扱います。尤度関数や誤差関数／損 失関数、勾配降下法といった「学習時の最適化問題」 の解決のためにはとても重要な分野です。5時間の講座 となりますので、完全なる理解は難しいかもしれませ んが、ML入門書を独学できるベースの知識を、多くの 演習問題を通して身につけられるようにプログラムし ています。\n\n機械学習の実務においては、数学の公式 を知っているといったレベルの知識は役に立たないの で、本講義では、公式の暗記ではなく、そこに至るプ ロセス・モチベーションに比重を置き、意味と意義が 理解できるようになることを中心に進められればと思 います。\n\nまた、E資格の出題範囲として明示はされ ていませんが、E資格の例題を見ると当然のように記述 されている（当たり前すぎて範囲としていないだけの ようです）ので、ぜひ本講座で基礎を抑えていただけ ればと思います。\n\n受付・入場時間\n\n\n開始の10分前 から\n\n\nカリキュラム\n\n\n講座のゴール共有\n機械学 習における微分\n微分その前に\n\n関数\n様々な関数\nn 乗\nΣ\n\n\n\n極限と微分の定義・本質\n\n平均変化率\n極 限\n微分係数の公式\n二項定理（順列・組み合わせ）\n 導関数と増減表\n様々な関数の微分\n\n\n\n微分の応用\n\ n様々な関数の微分\n合成関数の微分\n積と商の微分\nn 回微分による極大/極小\n偏微分\n\n\n\n機械学習での微 分利用\n\n最小2乗法\n勾配降下法\n\n\n\n\n\n若干変更とな る場合があります。\n\n対象者\n\n\nなぜML、DLに微分が 必要なのかを知りたい方\nML、DLを勉強しているが、微 分に自信のない方\nこれからAIを勉強したいが、微分を 先に身につけたい方\n\n\n会場へのアクセス方法\n\n土曜 日はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前よ り随時内側から開錠いたします。\n\nビル正面玄関前で お待ちいただきますようお願い致します。\n\nhttps://imgu r.com/a/XteLG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれました ら、skillupai.tokyo@gmail.com までご連絡ください。\n\nスタ ッフがお迎えに行きます。\n\n講師\n\nI Sai\n\n全人類が わかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。現在 は、PythonやRを使い、都内の私立大学医学部で統計解析 の助手やDSコンペへも積極的に参加している。東京工 業大学大学院にて自然言語処理の研究にも従事してい る。\n\nhttps://to-kei.net/\n\n当日のお持物\n\n\nご自身のノ ートPC（あると資料を眺めながら受講いただけます）\n 筆記用具・紙5枚程度\n\n\n講座までの準備\n\nなし\n\n領 収書\n\n【Paypalでお支払いの場合】\n\nPayPal発行の受領 書が領収書となります。\n\n受領書ページは、PayPalの支 払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリック すると表示されます。\n\n（当社よりの重複しての領収 書発行は行えません)\n\n備考\n\n\n長時間ですので、と ころどころ休憩を挟みます\n勉強会内容を撮影もしく 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 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していま すので、複製はご遠慮ください\n\n\n運営団体\n\nhttps://w ww.skillupai.com\n LOCATION:スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/670882?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR