BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための微分 X-WR-CALNAME:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための微分 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:686023@techplay.jp SUMMARY:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディープ ラーニングのための微分 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180811T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180811T190000 DTSTAMP:20260425T022412Z CREATED:20180719T140458Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68602 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座体系\n 機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学 者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎 数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開し ています。\n\n\n\nシリーズ\n分野\n前提知識\n\n\n\n\n基礎 数学シリーズ\n微分、線形代数、確率統計\n不要\n\n\n応 用数学シリーズ\n多変量解析、ベイズ推論のための確 率統計アドバンス、最適化、情報理論\n基礎数学シリ ーズの指定の講座修了レベル\n\n\n\n直近のシリーズ\n基 礎数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\n\n\n\n\n8/11（土）\n14:00- 19:00\n機械学習・ディープラーニングのための微分基礎 \n\n\n8/12（日）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニン グのための確率・統計DAY1\n\n\n8/18（土）\n14:00-19:00\n機 械学習・ディープラーニングのための線形代数\n\n\n8/19 （日）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニングのた めの確率・統計DAY2\n\n\n\n\nお得な基礎数学講座セット は、HP からお申し込みを受け付けております。\nHPでの セットお申し込みは、銀行振込、領収書・請求書・申 込書希望にも対応可能です。\n講座内で全て消化でき ない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにす る予定です。\n\n応用数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\n\n\n \n\n8/25（土）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニン グのための多変量解析\n\n\n8/26（日）\n14:00-19:00\nベイズ 推論のための確率統計アドバンス\n\n\n9/01（土）\n14:00-1 9:00\n機械学習・ディープラーニングのための最適化\n\n \n9/02（日）\n14:00-17:30\n機械学習・ディープラーニング のための情報理論\n\n\n\n概要\nAIに関するほとんどの書 籍や学習コンテンツは、数式を用いた説明をしており 、数学に苦手意識をもつ方にとっては、難解な分野だ という雰囲気を醸しています。\nしかし、AI自体が数式 で知能を表現しようという試みであるとも言えるため 、数学を学ばずにAIを理解することはできません。\nス キルアップAIの数学講座は、前提知識不要レベルの基 礎数学講座から、機械学習を理解するのに直結する応 用数学講座まで、豊富なラインナップで講座を展開し ています。\n今回は、微分を扱います。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。M L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機械学習の実務においては、数学の公式を知って いるといったレベルの知識では十分でないので、本講 義では公式の暗記ではなく、そこに至るプロセス・モ チベーションに比重を置き、意味と意義が理解できる ようになることを中心に進めます。\nまた、日本ディ ープラーニング協会のE資格の受験を検討されている方 は、本講座レベルの微分は前提となっておりますので 、受講をおすすめいたします。\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* 講座のゴール共有\n * 機械学習における微分\n* 微分その前に\n　－ 関数\n 　－ 様々な関数\n　－ n乗\n　－ Σ\n* 極限と微分の定 義・本質\n　－ 平均変化率\n　－ 極限\n　－ 微分係数 の公式\n　－ 二項定理（順列・組み合わせ）\n　－ 導 関数と増減表\n　－ 様々な関数の微分\n* 微分の応用\n 　－ 様々な関数の微分\n　－ 合成関数の微分\n　－ 積 と商の微分\n　－ n回微分による極大/極小\n　－ 偏微 分\n* 機械学習での微分利用\n　－ 最小2乗法\n　－ 勾 配降下法\n\n\n\n若干変更になる場合があります。\n前提 知識\n不要\n対象者\n・なぜML、DLに微分が必要なのかを 知りたい方\n・ML、DLを勉強しているが、微分に自信の ない方\n・機械学習の本を読めるようになりたい方\n\n\ n\n会場へのアクセス方法\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://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\n\ n講師\nS Saito\nスキルアップAI講師。横浜国立大学卒業 。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがき っかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算な どの人工知能分野のアルゴリズム研究開発やコンサル ティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年 度G検定 合格者。\n\n\n\n当日のお持物\nご自身のノートP C（あると資料を眺めながら受講いただけます）\n筆記 用具・紙5枚程度\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* 同じ分野の講座を受講され た方のみ、2回目受講枠でのお申し込みが可能です。受 講履歴を確認させていただきます。\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\nhtt ps://www.skillupai.com\n講座に関するお問い合わせは、info@sk illupai.comまでお願いいたします。 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/686023?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR