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X-WR-CALDESC:機械学習・深層学習のための確率・統計 DAY2【
 E資格出題範囲】
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SUMMARY:機械学習・深層学習のための確率・統計 DAY2【E資
 格出題範囲】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67373
 6?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、確率/統計を扱います。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。合計10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またJDLA認定プログラムとして、E
 資格試験の出題範囲を網羅しているので、受講いただ
 ければ、数学出題範囲はクリアーできるように設計し
 ております。\n\nこの講座で得られること\n\n先日邦訳
 が発売された深層学習の世界的名著で入門者必読とさ
 れる深層学習 。この第3章が機械学習・ディープラー
 ニングの理解に必要な確率・統計の説明に割り当てら
 ています。本講義では、DAY1とDAY2を通して受講される
 ことで、確率/統計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この章が理解できるスキル。\n\n
 英語版は無料なのでこちらで内容を確認いただけます
 。\nhttp://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html\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\nDAY1\n\n統
 計学とは\n記述統計学と推計統計学\n母集団と標本\n質
 的データ vs 量的データ\nデータの視覚化\n総和
 記号Σ\n量的データの中心\n量的データのばらつ
 き・広がり • 二変数間の関連の強さ\n確率\n条件付
 き確率\n\n\nDAY2\n\n確率変数\n確率分布\n確率変数の期待
 値と分散と標準偏差(意味も)\nベルヌーイ分布\nマル
 チヌーイ(カテゴリカル)分布\n正規分布(1.96σ、中心
 極限定理など、特に詳しく!) • 指数分布とラプラ
 ス分布(紹介だけ)\n構造化確率モデル(ざっくり
 と)\n二項分布と多項分布\n仮説検定  \n\n\n若干変更なる
 場合があります。\n\n対象者\n\n\n確率・統計を一から学
 びたい方\nこれからAIを勉強したい、もしくはML、DLを
 勉強しているが、確率・統計に自信のない方\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\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〒553-000
 1\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 Ake
 matsu\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/673736?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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