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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線形代数
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線形代数
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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線形代数
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68641
 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、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。5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・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\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・ML、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\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Haik
 ara 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、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* 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\nhttps://www.skillu
 pai.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:大阪駅周辺予定 大阪府大阪市北区梅田３丁目１
 −１
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