BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習・深層学習のための線形代数【E資格 出題範囲】 X-WR-CALNAME:機械学習・深層学習のための線形代数【E資格 出題範囲】 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:679724@techplay.jp SUMMARY:機械学習・深層学習のための線形代数【E資格出題 範囲】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180707T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180707T190000 DTSTAMP:20260519T010151Z CREATED:20180614T140423Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/67972 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\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 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今回は、線形代数を扱います。線形代数は、理 論を記述するための「言語」です。Pythonを使うと効率 的に線形代数を扱えますが、本講義では、まず「手で 」計算して身につけることを目的とします。機械学習 ・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の分野 は限られます。5時間の講座になりますが、演習を多く 挟みますので、飽きなく、苦しみながら血肉化のプロ セスを楽しんでいただけるかと思います。\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この講座で得ら れること\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2章が機械 学習・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の 説明に割り当てらています。本講義では、なるべくこ の章の説明で出てくる数式が独学できるレベルのスキ ル習得を目指します。\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/con tents/prob.html\n\n\n\n受付・入場時間\n開始の10分前から\n\n \n\nカリキュラム\n・ベクトル\n・行列\n・行列式\n・固 有値と固有ベクトル\n・対角化、固有値分解\n\n\n\n若干 変更なる場合があります。\n対象者\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\n\n会場へのアクセス方法\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。\nhttps://imgur.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@gma il.comまでご連絡ください。\nスタッフがお迎えに行き ます。\n\nビル館内では飲食物の購入はできませんので 、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。\n\n講座 中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、スタ ッフまでお声がけください。\nまた携帯をご持参頂き 、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡くださ い。\nビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がりま す。\n\n\n\n講師\nS Akematsu\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当日のお持物\nご自身のノートPC（ 必須）\n筆記用具\n\n\n\n講座までの準備\nなし\n\n\n\n領 収書\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\n\n備考\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\n運営団体\nhttps://www.ski llupai.com 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/679724?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR