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:683508@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:20180728T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180728T190000 DTSTAMP:20260421T210234Z CREATED:20180704T140450Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68350 8?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、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\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\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.o rg/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\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若干 変更なる場合があります。\n\n対象者\n\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会場へのアクセス方法\n\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 Ci ty」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://w ww.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/683508?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR