BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:確率・統計【E資格出題範囲対応】機械学習・ ディープラーニングのための応用数学入門 DAY2 X-WR-CALNAME:確率・統計【E資格出題範囲対応】機械学習・ ディープラーニングのための応用数学入門 DAY2 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:683017@techplay.jp SUMMARY:確率・統計【E資格出題範囲対応】機械学習・ディ ープラーニングのための応用数学入門 DAY2 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180722T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180722T190000 DTSTAMP:20260430T030032Z CREATED:20180702T140423Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68301 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\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.h tml\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* 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\nDAY2\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若干変更 なる場合があります。\n\n対象者\n\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会場へのアクセス方法\n\ n週末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://img ur.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＊または、機 械学習に精通した他の講師が務めます。\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 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/683017?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR