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:673942@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:20180609T150000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180609T200000
DTSTAMP:20260412T153649Z
CREATED:20180514T135129Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67394
 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/
 9(土)  09:00-14:00\n  確率・統計 DAY1\n\n\n  6/9(土)  15:00-20:00\
 n  微分\n\n\n  6/10(日)  09:00-14:00\n  確率・統計 DAY2\n\n\n  6/
 10(日)  15:00-20:00\n  線形代数\n\n\n\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、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\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\nML、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\n会場へのア
 クセス方法\n\n直接会場までお越しください。\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、DeepLearni
 ng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\nご自身のノートPC（必須）\n筆
 記用具\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:西川コミュニケーションズ（株）名古屋　１階会
 議室 名古屋市東区東桜2-11-16 西川ビル
URL:https://techplay.jp/event/673942?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR