BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH 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確率・統計 Day1 X-WR-CALNAME: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確率・統計 Day1 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:686227@techplay.jp 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確率・統計 Day1 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180825T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180825T200000 DTSTAMP:20260502T024256Z CREATED:20180720T140520Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68622 7?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、確率/統計を扱います。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。合計10時間で、ML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\nDAY1\n* 統計学とは\n* 記述統計 学と推計統計学\n* 母集団と標本\n* 質的データ vs 量的 データ\n* データの視覚化\n* 総和記号Σ\n* 量的データ の中心\n* 量的データのばらつき・広がり • 二変数間 の関連の強さ\n* 確率\n* 条件付き確率\n\nDAY2\n* 確率変 数\n* 確率分布\n* 確率変数の期待値と分散と標準偏差( 意味も)\n* ベルヌーイ分布\n* マルチヌーイ(カテゴリカ ル)分布\n* 正規分布(1.96σ、中心極限定理など、特に詳 しく!) • 指数分布とラプラス分布(紹介だけ)\n* 構造化 確率モデル(ざっくりと)\n* 二項分布と多項分布\n* 仮説 検定 \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・これからAIを勉強したい、もしく はML、DLを勉強しているが、確率・統計に自信のない方 \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決まり次第お 知らせいたします。\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 。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、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\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:大阪駅周辺予定 大阪府大阪市北区梅田３丁目１ −１ URL:https://techplay.jp/event/686227?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR