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】中止 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】中止 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:683479@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】中止 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180728T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180728T190000 DTSTAMP:20260421T152304Z CREATED:20180704T140358Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68347 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n◆◆◆台風 の影響を考えた結果、「開催中止」を決定いたしまし た◆◆◆ 申込者の方へはメールにて振替のご案内を差 し上げております。\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/D L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/contents/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@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skill upai.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 Akemats u\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](https://www.amazon. co.jp/dp/4903814661) 。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\n\n＊または、機械学 習に精通した他の講師が務めます。\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】\nPayPa l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.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/683479?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR