BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習・深層学習のための微分 【E資格出題 範囲】集中講座 X-WR-CALNAME:機械学習・深層学習のための微分 【E資格出題 範囲】集中講座 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:673732@techplay.jp SUMMARY:機械学習・深層学習のための微分 【E資格出題範 囲】集中講座 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180602T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180602T200000 DTSTAMP:20260412T214701Z CREATED:20180513T164828Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67373 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n機械学習・ ディープラーニングための数学マラソンウィークエン ド\n\n開催日程\n\n\n\n\n 開催日時\n 勉強会名\n\n\n\n\n 6/ 2(土) 09:00-14:00\n 確率・統計 DAY1\n\n\n 6/2(土) 15:00-20:00\ n 微分\n\n\n 6/3(日) 09:00-14:00\n 確率・統計 DAY2\n\n\n 6/3( 日) 15:00-20:00\n 線形代数\n\n\n\n\n内容概要\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、M L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開始の10分前から\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　－ 関数\n　－ 様々な関数\n　－ n 乗\n　－ Σ\n極限と微分の定義・本質\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微分の応用\n　－ 様々な関数の微分\n　－ 合成関数の微分\n　－ 積と商の微分\n　－ n回微分に よる極大/極小\n　－ 偏微分\n機械学習での微分利用\n 　－ 最小2乗法\n　－ 勾配降下法\n\n\n若干変更なる場 合があります。\n\n対象者\n\n・ML、DLを勉強しようと思 うが、数式で躓き読み進められない方\n・公式などは わかるが、その基礎・原理をしっかり学びたい方\n\n会 場へのアクセス方法\n\n阪神野田駅、地下鉄千日前線野 田阪神駅又はJR東西線海老江駅から徒歩約2分\n\n■会場 \n\nアイテック阪急阪神株式会社 本社\n\n〒553-0001\n大阪 市福島区海老江1丁目1番31号 阪神野田センタービル\n\n ビル正面玄関でスタッフが待機しております。入館時 に出席をとらせていただきます。\n\n講師\n\nS Akematsu\n\n 東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向 け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特 化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教 育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を 主に行う。著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析 システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する 数理コンサルティング、数学指導なども行う\n\n当日の お持物\n\nご自身のノートPC（必須）\n筆記用具\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】\nPayPal発行の受領書が領収書となります。\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（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://www.skillupai.com\n LOCATION:アイテック阪急阪神株式会社 大阪府大阪市福島 区海老江1丁目1番31号 URL:https://techplay.jp/event/673732?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR