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X-WR-CALDESC:秋の陣【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
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 ディープラーニングのための微分
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SUMMARY:秋の陣【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
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68606
 8?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\n8/25（土）\n09:00-
 14:00\n機械学習・ディープラーニングのための微分基礎
 \n\n\n8/25（土）\n15:00-20:00\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\n8/26（日）\n09:00-14:00\n機
 械学習・ディープラーニングのための線形代数\n\n\n8/26
 （日）\n15:00-20:00\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\n9/08（土）\n09:00-14:00\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\n9/08（土）\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\n9/09（日）\n09:00-1
 2:30\n機械学習・ディープラーニングのための情報理論\
 n\n\n9/09（日）\n13:30-20:00\n機械学習・ディープラーニン
 グのための最適化\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アイテック阪急阪神株式会
 社 本社\n\n〒553-0001　大阪市福島区海老江1丁目1番31号 
 阪神野田センタービル\nhttps://drive.google.com/open?id=1AxpHHAu
 v30EYSzFmLo4w0bUb01AW3zOa\n\n阪神野田駅、地下鉄千日前線野
 田阪神駅又はJR東西線海老江駅から徒歩約2分\n※ビル
 正面玄関でスタッフが待機しております。入館時に出
 席をとらせていただきます。\n\n\n\n講師\nS Akematsu\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/49038
 14661 )  。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当日のお持物\nご自身のノートPC
 （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【通信環境に
 関して】\n基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと
 考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らな
 いのでwifiは自己責任でお願いいたします。（現在開講
 中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のス
 マートフォンのデザリングなどで対応されております
 ）\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、PayPa
 l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* 2回目受講枠に
 関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方
 のみ、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\n\n\n運営団体\nhttps://www.skillupai.com\n講座
 に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いい
 たします。
LOCATION:アイテック阪急阪神株式会社 大阪市福島区海老
 江1丁目1番31号
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