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・深層学 習のための線形代数 X-WR-CALNAME:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・深層学 習のための線形代数 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:686421@techplay.jp SUMMARY:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・深層学習 のための線形代数 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180818T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180818T190000 DTSTAMP:20260421T045128Z CREATED:20180722T020535Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68642 1?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 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しました 。\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）\n14:00-19:00\n機械学 習・ディープラーニングのための最適化\n\n\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、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.t okyo@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\nwifiは自己責任でお願いいたし ます。\n（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* 2回目受講枠に関して過去、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。\n　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\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:スキルアップビデオテクノロジーズ 東京都渋谷 区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/686421?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR