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線形代数 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線形代数 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:686241@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線形代数 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180818T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180818T190000 DTSTAMP:20260415T132717Z CREATED:20180720T162348Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68624 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座体系\n\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\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\n直近 のシリーズ\n\n基礎数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\ n\n\n\n\n 8/11（土）\n 14:00-19:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための微分基礎\n\n\n 8/12（日）\n 14:00-19:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY1\n\n\n 8/18（土）\n 14:00-19:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための線形代数\n\n\n 8/19（日）\n 14:00-19:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY2\n\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\n 応用数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\n\n\n\n\n 8/25（ 土）\n 14:00-19:00\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\n 8/26（日）\n 14:00-19:00\n ベイズ推 論のための確率統計アドバンス\n\n\n 9/01（土）\n 14:00- 19:00\n 機械学習・ディープラーニングのための最適化\ n\n\n 9/02（日）\n 14:00-17:30\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\n概要\n\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\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\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\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。\n\n5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\n若干変更になる場 合があります。\n\n前提知識\n\n不要\n\n対象者\n\n\nML、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\n会場へのアクセス方法\n\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.tok yo@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 Saito\n\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当日のお持物\n\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\n筆記用具・紙5枚程度\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\n受領書ページは、Pay Pal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\nhtt ps://www.skillupai.com\n\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。\n 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/686241?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR