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SUMMARY:ベイズ推論のための確率・統計
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68411
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n\n
 最近ゆっくりと脚光を浴び始めているのが「ベイズ推
 論による機械学習」です。\n確率統計学において「最
 も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの定
 理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確率
 統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的に
 」予測するという、ディープラーニングとは全く異な
 る趣を持つ理論です。\nディープラーニングが潜在的
 に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベイ
 ズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度な
 確率統計の知識をわかりやすくお届けします。\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積
 分の基本\n確率変数の期待値、分散、標準偏差\n代表的
 な確率分布\n\n\nベルヌーイ分布\nマルチヌーイ（カテ
 ゴリカル）分布\n二項分布\nポアソン分布\n正規分布\n
 ベータ分布\nガンマ分布\nディリクレ分布\n\nベイズの
 定理の復習\nベイズ更新とベイズ推論\n共役事前分布\n
 ベイズ推論によるパラメータの推定（ハンズオンを交
 えて）\n\n\nベータ分布によるベルヌーイ分布のパラメ
 ータ推定\nガンマ分布によるポアソン分布のパラメー
 タ推定\n正規分布のパラメータ推定\n\n\n\n＊若干変更な
 る場合があります。\n\n対象者（受講にあたっての前提
 知識）\n\n「微分」「線形代数」「確率統計Day1\, Day2」
 講座を受講もしくは、修了相当の理解をしていること\
 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 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＊もしくは、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.ski
 llupai.com
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 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル
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